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發布時間:2021-09-10 03:30  
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未耒智能敬上如果口罩表面有臟污,佩戴口罩時有害的分子會隨著呼吸進入到我們的肺部,造成身體不良影響。如果口罩表面出現破損,對細菌、飛沫、PM2.5等起到的防護作用會急劇下降甚至起不到防護作用。如果鼻梁條、耳帶的位置、尺寸不對稱,我們佩戴的時候不舒服是直接的體驗,更主要的是口罩無法完全對臉部進行覆蓋防護作用也無從談起。造成這些不合格的原因有哪些?1、生產環境不規范、不達標;2、生產流程不規范小作坊模式;3、人工檢測因素;4、原材料因素。人工檢測因素:1、成本高:一臺機生產的口罩需要2~3名員工檢測;2、檢測速度慢;3、檢測效率低:注意力無法始終保持集中狀態,因而導致誤判率逐漸升高。4、一旦出現人員變動,初期的效果可能占原工作效率的65%左右。


人類視覺的適應性很強,能夠在復雜及變化的環境中識別目標,具有級智能,運用邏輯分析和推理能力去識別變化的目標,以及總結規律,雖然人類視覺對色彩的分辨能力強,但是極容易受人的心理影響,不能夠很好的量化。而且對灰度的分辨能力也很差,一般只能分辨64個灰度級,在空間分辨能力上也不能夠取得很好的效果,不能觀看微小的目標。機器視覺則不同,機器視覺的灰度分辨力很強,就目前來說,一般可以使用256灰度級,采集系統具有10bit、12bit、16bit等灰度。現在有4K*4K的面陣攝像機和8K的線陣攝像機,通過備置各種光學鏡頭,可以觀測小到微米大到天體的目標。機器視覺對環境的要求不高,適應性極強,另外可以根據需要添加防護裝置。機器視覺的快門時間很快,可達10微妙左右,告訴相機幀率可達到1000以上,處理器的速度也越來越快。雖然可以利用人工智能機神經網絡技術,但機器視覺的智能很差,不能很好地識別變化的目標,受硬件條件的制約,目前一般的圖像采集系統對色彩的分辨能力較差,但具有可量化的優點。


目前,非接觸式測量在我們工業生產當中應用已相當廣泛,我們所生產的任何產品本身以及包裝都需要各種文字及符號進行分類區別,那么印刷字符的這種缺陷就能通過機器視覺的非接觸式測量來實現檢測介紹日常生活或生產中,利用字符來識別物體已成為主要的途徑,因此字符印刷的正確性影響人類的認知及產品的質量,字符缺陷檢測系統基于遠心光學設計,可以清晰的顯示出字符,更有利于字符識別和印刷字符缺陷的檢測,目前主要用在電子器件表面印刷字符識別和字符缺陷檢測。項目難點◆鏡面字符成像存在陰影◆弧面字符一般光源無法成像可解決問題◆字符缺損檢測◆字符多墨檢測◆表面字符碰劃傷瑕疵檢測◆字符型號不符檢測等檢測效果應用拓展據此,通過字符缺陷檢測項目應用可以看出,該系統可以廣泛應用于不同要求的缺陷檢測項目當中,在電子、機械、汽車、醫器械等高光潔度或高反光材質的表面檢測都有更加廣泛的應用


現在,新的基于機器視覺的紅棗檢測分級系統被提出并成功實施后,以上方案的弊端均得到了很好的克服,如圖所示,其基本工作原理就是將紅棗通過輸送裝置進行連續輸送,且可以通過變頻器調節傳輸裝置的速度。當紅棗經過相機下方的時候,由傳感器檢測到信號,從而觸發相機進行圖像采集并進行圖像處理。通過圖像預處理及模式識別,得到紅棗的分級信號,再將分級信號傳送到PLC,通過PLC控制實現對大棗的品質檢測分級。圖中采用的工業相機、工業鏡頭、工業光源解決方案均由我們提供,產品均為我們自主研發,采用我們多年積累的技術經驗精心打造而成,具備國內機器視覺軟硬件尖水平,很好的匹配了此方案的需求,以下我們將通過案例圖片展示其實際效果。除了在紅棗質量檢測分揀中的使用,在現代工業自動化生產中,機器視覺技術在產品檢驗、生產過程監視及零件識別等方面都有普遍的應用,例如零配件尺寸檢查,自動裝配線上零件的完整性檢查,電子元件自動定位,集成電路的字符識別等。通常肉眼無法長時間連續穩定地完成的高度重復性且必須具備一定智能的工作,在其它物理量傳感器難以施展時,機器視覺技術卻能大有作為。機器視覺技術在農業方面的應用主要有農業機器人、農業遙感分析、糧食及水果的品質檢測等方面。機器視覺在水果品質檢測與分級方面優勢明顯:能保證檢測結果的一致性,保證檢測精度,特別是在表面缺陷面積計算、著色面積計算等方面,其優勢更是非人力所能及。