AI算法+深度学习持续赋能木材行业,实现生产线全自动化升级
木材质量的好坏,在一定程度上,决定了家具的价格,而判断木材产品的品质是否合格,其中一个重要的途径就是对其进行表面缺陷检测。伴随着工业4.0的发展,传统的木材表面缺陷检测方式已经无法满足日益增长的检测需求,许多木材企业采用机器视觉技术,实现对木材表面快速且稳定地检测,不仅克服了传统检测效率低、缺陷检出率低、劳动强度大等弊端,而且加速提升了木材加工企业生产线的智能化程度。
木材质量的好坏,在一定程度上,决定了家具的价格,而判断木材产品的品质是否合格,其中一个重要的途径就是对其进行表面缺陷检测。伴随着工业4.0的发展,传统的木材表面缺陷检测方式已经无法满足日益增长的检测需求,许多木材企业采用机器视觉技术,实现对木材表面快速且稳定地检测,不仅克服了传统检测效率低、缺陷检出率低、劳动强度大等弊端,而且加速提升了木材加工企业生产线的智能化程度。
越来越多的生产厂商注重产品缺陷检测,有划痕、凹凸不平和带有瑕疵的产品会造成代价高昂的退货,影响公司的品牌声誉以及公司业务。随着技术的发展,机器视觉检测技术被广泛应用到生产制造的各个环节,外观缺陷检测也不例外。今天介绍机器视觉外观缺陷检测的原理,以及它在各个行业领域的一些常见应用。
由于带钢的生产环境等原因,生产过程中难免会造成的针孔。传统做法是,安排人工对这些针孔检测;但是由于人眼会产生疲劳、人眼分辨率有限、人工成本过高等原因,并不能对箔100%目视检测。为了检测这些缺陷,许多带钢厂商使用了带钢,无锡精质视觉公司的带钢针孔检测系统,检出率能,提高带钢产品质量、降低生产能源消耗!
由于防潮抗氧、轻质透明、韧性良好等特性,薄膜早已渗透日常生活的方方面面。值得一提的是,随着下游需求的不断提升,市场对薄膜,尤其是特种膜、高端膜的品质要求越来越高,这反向推动了薄膜生产企业不断提升产品质量。另一方面由于薄膜材质的特殊性,在实际生产过程中,薄膜表面极易出现晶点、凹坑、污渍、杂质、划痕等瑕疵,严重影响薄膜良品率。高要求与极易出现瑕疵之间存在着巨大的矛盾,采用更加智能的表面缺陷检测系统代替传统人工,成了大多数薄膜厂家的共同选择。
随着现代工业制造技术发展,对产品的品质控制以及自动化生产的要求越来越高,机器视觉作为一项新兴的工业自动化技术在各行各业得到了广泛应用。机器视觉的主要功能为:作为自动化系统的“眼睛”,替代人工进行产品的识别、定位、缺陷检查、运动引导等工作,在高速流水线、危险环境、高重复性动作、高精密度检查等人力越来越难以胜任的场合发挥着重要作用。
随着机器视觉技术的持续升级,国内制造行业不断发展,工艺水平持续优化,产品的数量和种类与日俱增。但在工业制造过程中,受到产品工艺、生产设备、现场环境等因素的影响。机器视觉是一种基于计算机视觉、图像识别、图像处理等技术的自动化检测技术,在工业质量检测、生产过程控制、安全领域等多个领域,凭借高精度、高速度、高准确度等优势,帮助生产企业实现自动化、高效化的生产和检测。
动力电池方形电池壳表面瑕疵检测是一项重要的质量控制工作,旨在确保动力电池的安全可靠运行。在现代工业生产过程中,由于生产工艺和环境因素的影响,动力电池方形电池壳表面可能会出现各种瑕疵,如凸点、脏污、刮伤等。这些瑕疵不仅会影响电池的外观美观度,还可能对电池的性能产生负面影响,甚至引发安全隐患。
随着人工智能在算力、算法、大数据等方面的技术突破,基于神经网络的深度学习算法在各行各业加速渗透。而制造业作为AI融合创新的主要场景之一,在机器视觉技术的加持下,持续赋能生产线的自动化、智能化升级,赋予工业生产“感知”能力,全面实现工业生产从“制造”到“智造”的发展。
机器视觉作为一种技术手段,具有许多显著的使用优势。首先,机器视觉在自动化生产环境中发挥着重要作用,可以大大提高生产效率和准确性。通过使用机器视觉系统,生产线上的各个环节可以实现自动化操作,减少人力成本和人为错误的可能性。由于机器视觉系统可以7*24不间断工作,并且不会疲劳或受到情绪影响,因此其准确性通常高于人类。这可以减少因人为错误导致的问题,极大地提高了生产力。
在智能制造的广阔领域中,机器视觉的应用起着至关重要的作用。机器视觉,简单来说,就是通过摄像机或其他传感器接收图像信息,然后通过计算机进行处理和分析,最终实现对环境的理解和判断。在智能制造中,机器视觉的应用主要体现在以下几个方面:首先,机器视觉在智能制造中的应用可以大大提高生产效率。通过自动化设备和智能算法的结合,机器视觉能够快速准确地识别和定位产品,实现生产线的自动化操作。相比于传统的人工检测方式,机器视觉能够大幅缩短产品检测时间,提高生产效率,减少人为误差,从而为企业带来更高的竞争力。