目前，對于電池缺陷檢測的傳統(tǒng)方法是人工測量和判斷。機(jī)器視覺的檢測系統(tǒng)可以克服人工檢測的缺點(diǎn)，如電池檢測結(jié)果受檢測人員主觀意愿、情緒、視覺疲勞等人為因素的影響，從而使檢測結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)、可量化，提高整個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)的自動(dòng)化程度;既節(jié)約了人力成本，也避免人為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)所帶來的錯(cuò)誤。其中，如何突出缺陷、提取有用信息是視覺處理難點(diǎn)所在。?? ??今天和大家分享鋰電池封邊缺陷檢測的案例，在鋰電池的實(shí)際生產(chǎn)中為防止電池漏液，造成安全事故，鋰電池封邊檢測應(yīng)做到：?? ??1、檢測電池是否封邊完好;?? ??2、封邊到電池邊緣的距離
機(jī)器人視覺系統(tǒng)經(jīng)歷了三代的發(fā)展，第一代機(jī)器人視覺的功能一般是按規(guī)定流程對圖像進(jìn)行處理并輸出結(jié)果。這種系統(tǒng)一般由普通數(shù)字電路搭成，主要用于平板材料的缺陷檢測。
機(jī)器視覺系統(tǒng)中，工業(yè)CCD相機(jī)是系統(tǒng)的重要組成部分之一對于此類精密光學(xué)設(shè)備產(chǎn)品，在使用及維護(hù)時(shí)應(yīng)特別注意相關(guān)事宜。采用正確的維護(hù)方法，可以確保產(chǎn)品的質(zhì)量，并延長使用壽命。本文簡單介紹一下清理工業(yè)相機(jī)的方法及使用材料
機(jī)器視覺以視覺器件、可配置視覺系統(tǒng)和智能視覺裝備等形態(tài)服務(wù)各產(chǎn)業(yè)，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于消費(fèi)電子、印刷包裝、新能源、汽車制造等眾多行業(yè)，幾乎涵蓋國民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域。機(jī)器視覺作為人工智能的重要分支，是實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動(dòng)化和智能化的關(guān)鍵核心技術(shù)，也是中國實(shí)施智能制造戰(zhàn)略的重要支撐。
劃痕檢測是工業(yè)生產(chǎn)中經(jīng)常遇到的問題。在工業(yè)生產(chǎn)中,許多設(shè)備的零部件都是在高溫、高壓的環(huán)境下工作的，所受載荷復(fù)雜，使用環(huán)境惡劣，故障率高。因此，對相關(guān)零部件的劃痕、裂紋進(jìn)行視覺檢測就顯得尤為重要。
工業(yè)生產(chǎn)線，特別是中國家電制造業(yè)的生產(chǎn)線，對生產(chǎn)效率、生產(chǎn)質(zhì)量等方面的要求越來越嚴(yán)苛，檢測崗位如果還是用原始的人眼檢測方式，在面對產(chǎn)品改革升級快、型號變更快、生產(chǎn)效率高等條件下勢必會(huì)力不從心。相較于人眼檢測，機(jī)器視覺技術(shù)有先進(jìn)、速度快、功能齊全等特點(diǎn)，可以快速勝任高強(qiáng)度的工作環(huán)境，能以最快速、最高效的速度完成枯燥重復(fù)的產(chǎn)品檢測工作?？梢灶A(yù)見，機(jī)器視覺技術(shù)產(chǎn)品將成為未來企業(yè)生產(chǎn)線上不可或缺的“一員”。
無紡布多應(yīng)用在醫(yī)療和衛(wèi)生行業(yè)，與人體親密接觸，對其衛(wèi)生程度要求極高。隨著無紡布產(chǎn)線速度越來越快，企業(yè)在生產(chǎn)過程中對無紡布的缺陷檢測工作也非常重視，無紡布缺陷檢測系統(tǒng)就是在這樣的需求下推向市場。無紡布缺陷檢測系統(tǒng)可以對各類無紡布材料的缺陷識別、顏色檢測、異物識別等問題進(jìn)行處理，很大程度上提高現(xiàn)有生產(chǎn)線的自動(dòng)化水平，在保障產(chǎn)品質(zhì)量，提高生產(chǎn)效率的同時(shí)，降低了人工檢測的成本。
自動(dòng)化和機(jī)器人時(shí)代，在其裝配線上使用自動(dòng)點(diǎn)膠設(shè)備的制造商，在維持其制造過程的過程控制方面正面臨著越來越大的挑戰(zhàn)。無論是制造汽車還是醫(yī)療器械，他們都需要高速檢測工具來確保其點(diǎn)膠過程的準(zhǔn)確性和產(chǎn)品的整體質(zhì)量。
從理論起步到工業(yè)實(shí)踐，中國工業(yè)視覺發(fā)展分為四個(gè)階段，當(dāng)前正處于機(jī)器視覺向各行業(yè)應(yīng)用滲透的時(shí)期。科技自主化成為國家戰(zhàn)略，工業(yè)視覺應(yīng)用的廣度與深度實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展，廣度體現(xiàn)在2D向3D遞進(jìn)，深度體現(xiàn)在算法層的深度應(yīng)用，如深度學(xué)習(xí)、AI認(rèn)知逐步建立，應(yīng)用滲透率提高，國產(chǎn)化應(yīng)用需求逐漸增加，自研比例不斷提升。
在一套完整的視覺檢測系統(tǒng)主要包含圖像采集部分和圖像分析部分，而圖像采集部分主要有工業(yè)相機(jī)、工業(yè)鏡頭以及機(jī)器視覺光源承擔(dān)?！ ⊥ㄟ^恰當(dāng)?shù)墓庠凑彰髟O(shè)計(jì)，可以使圖像中
