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發布時間:2021-04-20 09:26  







描述這些概念背后的潛在科學更為簡單。例如,在傳統的機器視覺系統中,可能需要讀取零件上的條形碼、判斷其尺寸或檢查其是否有缺陷。為此,系統集成商通常使用現成的軟件,這些軟件提供了標準工具。例如,可以部署這些工具來確定數據矩陣代碼,或者使用圖形用戶界面來測量零件尺寸的工具集。
因此,部件的測量可以分為好或壞,這取決于它們是否符合某些預定標準。與這種測量技術不同,所謂的“深度學習”工具更好地歸類為圖像分類器。與專門讀取條形碼數據的軟件不同,它們被設計用于確定圖像中的對象是存在還是好或壞。因此,這些工具是互補的。
人工目檢是方便、實用、適應性較強的一種。因為從原理上說,設計好的電路板,只要其上的元件類型、位置、極性全部正確,并且焊接良好的話,其性能就應該符合設計要求。但是由于SMT工藝的提高,及各種電路板結構尺寸的需要,使電路板的組裝向著小元件、高密度、細間距方向發展。受自身生理因素的限制,人工目檢對這種電路板已很難進行準確、可靠、重復性高的檢測了。
在工業1.0到工業4.0,必將引發社會發展的新變革。堅信智能技術將是我們這個時代發展的主導引擎,而且與傳統的生產要素和技術不同.過去的一年,宣告我們己經進入了新的IT時代。IT的時代表征不再是往日的“舊IT”信息技術,更不是200年前歷史的“老IT”工業技術,今天的IT將是代表時代的“新IT”智能技術。這將是一個“新舊老”三個IT并舉并重的平行智能技術時代,是人機結合,知行合一,虛實一體的知識自動化時代。