对新能源动力电池辊压环节极片检测
在涂布工序完成后,活物质与箔片的剥离强度很低,还需要经过辊压工序,增强活物质与箔片的粘接强度,防止在后续的电解液浸润环节中出现剥落现象。
在涂布工序完成后,活物质与箔片的剥离强度很低,还需要经过辊压工序,增强活物质与箔片的粘接强度,防止在后续的电解液浸润环节中出现剥落现象。
医药行业关系到人类的生命健康,世界各国对药品生产制造过程都给予了高度重视。医药行业是机器视觉应用较早的领域之一,目前在发达国家以及国内知名药企中,机器视觉技术已经在逐步应用。
疫情无疑对全国乃至全球制造业供应链都造成了一定影响。后疫情之下,大量依赖人工劳动力的企业显得无力又无奈:随时面临停产、停工的风险。但基于智能制造和数字化技术,减少人工依赖的“机器视觉”能很好地助力企业维持正常生产。
作为关系人类生命安全的特殊商品——药品,其在生产、包装、运输中都有着严格的要求。为了减少次品率,越来越多的企业在药品包装的过程中引入机器视觉检测系统,不仅提升了效率,更将NG率降到了历史新低。
视觉工业检测大体分为工件尺寸测量与定位,和表面缺陷检测,及各种Logo标识的检测与识别等,平时打光中是如何选用光源进行检测的呢?首先要了解项目的需求,需要确定检测缺陷还是测量与定位等,再来选择适合光源打光测试。
在现代食品自动化生产中,涉及多种检测、测量,如矿泉水中的异物检测、饮料瓶盖印刷质量检测、产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大规模生产和对外观质量要求非常高。通常这种高度重复的工作只能通过人工目测来完成,我们经常会看到在一些工厂的现代化流水线后面有成百上千的检验工人来执行这一过程。不仅给工厂增加了巨大的劳动力和管理成本,而且仍无法保证100%的检验合格率(即“零缺陷”)。
快递自动化分拣引入机器视觉技术已经进入了快速发展的阶段。目前,国内大型物流运转中心已开始釆用全自动化分拣,多数快递公司处于半自动化状态,中小型物流分拣中心目前仍靠人工录入地址信息、扫描进行分拣。基于机器视觉技术的快递运单自动分拣解决方案是在识别条形码的基础上加入三段码识别,有效提高了分拣率。
酿造啤酒环节中危害产品品质的因素有很多,如原材料品质、工艺流程、酿酒方法等。 此外,瓶口、瓶体、瓶底的不足和污垢也是决定啤洒品质的关键因素。 因而,啤洒电池充电后必须检查空啤酒瓶,消除特采,给啤洒电池充电。 现阶段,在我国酒厂大多数仍使用人力检测空啤酒瓶,效率不高、速度比较慢、劳动效率大。
机器视觉系统大体分为图像采集和图像处理两个部分。图像采集是工业相机与PC端通过图像采集卡相互链接,图像采集卡接收工业相机的模拟信号或数字信号,并将信号处理转换为适用于PC端的信息。其中,主流的机器视觉软件有:侧重图像处理的图像软件包Opencv、Halcon、Visionpro;侧重算法的Matlab、Labview等。
随着科学技术的发展,锂电池已经广泛应用于电动交通工具、军事装备、航空航天等多个领域。近年来,政府又相继出台了《促进汽车动力电池产业发展行动方案》《关于促进储能技术与产业发展的指导意见》《新能源汽车产业发展规划(2021-2035年)》等相关政策文件支持锂电行业发展