视觉应用

视觉应用
视觉应用
  • 机器视觉技术在芯片制造领域的应用案例
    伴随着半导体技术和电子产业的蓬勃发展,芯片的缺陷检测技术在整个工业生产过程中扮演的角色也越来越重要。 在芯片生产制造过程中,各工艺流程环环相扣,技术复杂,材料、环境、工艺参数等因素的微变常导致芯片产生缺陷,影响产品良率。 芯片质量检测作为芯片生产线中的关键环节,可以积极地反馈产品质量信息,以便人们及时掌控各生产环节的健康状况,促使质量检测技术在生产线中的作用越来越凸显。 芯片的外观检测的方法有3种: 1.传统的人工检测方法; 2.使用激...
    2024-03-01 11:17:05
  • 视觉光源在新能源行业中的应用
    近年来,随着“碳达峰”和“碳中和”的推行,新能源行业受政策扶持得以快速发展,尤以光伏、锂电池市场的发展最为迅猛。目前,我国锂电池正朝着能量密度高、续航里程长、安全性高的方向不断优化。在保持高速发展的同时,锂电产品的一致性、良品率、安全性备受关注。 在整个锂电的生产工艺中,视觉检测主要应用于以下环节: ●电极材料卷膜不良分选 ●焊接不良检测 ●封装检测 ●成品外观检测 电极材料卷膜不良分选 在卷膜材料中容易产生...
    2024-02-29 10:38:29
  • 端子视觉检测的应用:实现精准连接与高效生产
    随着科技的不断发展,机器视觉技术已经成为了工业自动化领域中的重要一环。在各种生产场景中,端子是蓄电池与外部导体连接的部件。 电工学中,端子多指接线终端,又叫接线端子,种类分单孔,双孔,插口,挂钩等,从材料分,铜镀银,铜镀锌,铜,铝,铁等。它们的作用主要传递电信号或导电用。对于如此重要元器件,端子的产品质量就显的非常重要,利用机器视觉检测技术对其进行检测,不仅提高了生产效率,还确保了产品的质量。 1.接线端子产品在生产中经常遇到以下问题: ...
    2024-02-19 10:28:45
  • 基于机器视觉的「铸造件」外观缺陷检测方法
    铸件在发动机制造中必不可少,发动机零部件中,铸件占比为 30% ~ 40%,铸件产品质量直接影响发动机产品的性能和质量。 铸件制造过程中存在许多不可控因素,铸造缺陷很难避免。目前检测铸件表面缺陷仍然以人工检查为主,由于铸件产量大、表面缺陷细微,人工检测存在质量差、效率低、成本高等缺点。 随着计算机和通信技术的快速发展, 机器视觉 技术取得了巨大进步,特别是机器学习算法与数字图像处理技术的结合,对于解决基于视觉的复杂检测技术提供了有力的帮助。 因此,利用 机器视觉 ...
    2024-01-22 18:40:25
  • 机器视觉技术全场景赋能「光伏行业」质检
    光伏行业一直是比拼技术实力的战场,政策驱动“中国制造”向“中国智造”的转型之路上,新能源领域中的光伏行业占比不断提升,国产化发展迅猛,这得益于光伏整个行业迅速迭代的技术能力。 近年来,随着厂家对产品质量的重视,对产品的分档有了越来越高的要求,尤其是在光伏工艺的前段,如果不合格的硅片如尺寸不合格、崩边等流入后道工序将造成巨大的浪费。人工检测费时费力,所以只能抽检,但仍有大量的不合格片流入后道工序,对成品的品质造成了影响。因此光伏行业对硅片的自动检测有了巨大...
    2024-01-17 09:43:24
  • 案例分享—表面丝印缺陷检测
    随着科技的快速发展,人们对品质追求逐步提升,产品外壳丝网印刷的质量要求也越来越高。由于丝印工艺、印刷机械精度、印刷质量检查手段等因素的影响,丝印产品常常存在各种缺陷,传统的人工检测印刷品质量的方法已很难满足生产质量要求。 项目需求 表面丝印缺陷检测 项目难点 各种产品表面丝印缺陷种类繁多,不同产品的表面丝印具有字符类型(汉字、英文、韩文及数字等)、字符格式、插画内容、条码格式等差异 解决方案 通过机器视觉图像处理,...
    2024-01-15 14:29:41
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