1)速度快:人类无法看清的快速运动的目标,机器快门则能以微秒级的速度清晰拍摄;
2)稳定性高:机器视觉解决了人工检测的一个致命缺陷——不稳定。人工目检是劳动非常枯燥和辛苦的行业,无论怎样设计奖惩制度,都会发生比较高的漏检率。但是机器视觉检测设备则没有疲劳问题,没有情绪波动,每一步都按既定的算法严格执行。在品控中大大提升效果可控性;
3)信息的集成与留存:机器视觉获得的信息量是全面且可追溯的,相关信息方便集成和留存;
4)精确度高:人类视觉可视26个灰度级,且对微小目标分辨力弱;机器视觉则可达到255个灰度级,同时可观测微米级的目标。
应对深度学习(AI技术分支)应用难、成本高的问题,Kenexs独创智能学习算法。与传统斑点工具、面积工具组成外观检测“王炸组合”。它适应更复杂多变的检测环境和日益严苛的检测要求,真正意义上为工业4.0赋能。
智能学习检测方法要求准备10-20pcs OK产品,然后通过对多个OK品进行全彩信息学习,从而找到OK品的共同特点,以及之间的正常容差。智能学习全面铺开后,外观检测在电子元器件行业,尤其是接触式电连接器产品领域,检出率提高了8.2%,误判率控制在1%以内。目前,已为数十家国内大客户解决复杂的金属和塑胶材质元件的表面缺陷难题。系统搭配高速视觉组件产品,确保检测的高速以及高精度要求,避免了人工检测的速度慢、精度低、高成本、难统计的问题,大幅提升检测效率,提高产品质量和竞争力。
Kenexs是国内极少同时具备图像算法、机器学习算法、嵌入式硬件平台和应用整合能力的工业机器视觉提供商。
【案例一】
【案例二】
【案例三】
1.杂质
管材表面杂质可检测,最小检测精度:0.15mm,检出率:≥99%。缺陷阈值:可通过面积、尺寸设定最小值、最大值判断。此外,划伤类型的缺陷,报警可独立输出。
2.划伤
3.褶皱
4.凹陷
5.其他
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