高精度尺寸檢測維修量大從優「邁迅威視覺」

一般來說，光學篩選機的影像篩選設備故障診斷一般是分為以下的幾個方面：

     一個方面就是狀態量的一種檢測，這種檢測就是用來檢測傳感器的運行是否是正常運行的。

　　第二種就是指加工設備的運行的一種異常的判別問題，這種測試的數據如果出現問題，則會出現判別設備的異常現象。

　　第三種就是對于故障的診斷是需要一步步分析和處理了，識別故障的原因是十分困難的，所以需要好好的排查一些故障問題。

　　以上內容就是影像篩選設備的檢測問題的介紹了，在科學技術突飛猛進和人工緊缺的今天，影像篩選設備及其它自動化檢測設備已在各行各業中扮演著越來越重要的角色，能有效控制產品不良率、提高產品質量、減少客戶投訴、提升公司產品的競爭力，利于公司拓展市場、降低人工成本。

玻璃瓶大輸液是我國行業五大重要制劑之一,是機構日常經常使用的藥品,在現代臨床上占據十分重要的地位。但是,由于生產設備及檢測設備的局限,在灌裝過程中,大輸液產品中可能含有玻璃屑、纖維、毛發等可見異物,這些不溶性異物進入人體血液后會危及到人的生命安全。目前,我國制藥企業基本上都是采用人工燈檢的方法。這種落后的檢測方式存在很多缺陷,如檢測速度慢、精度低,易受干擾,可靠性差,還容易對藥品造成二次污染等,無法從根本上保證產品質量,也無法滿足高速生產線的生產要求。


在當今這個時代，計算機視覺領域呈現出很多新的趨勢，其中顯著的一個，就是應用的性增長。除了手機、個人電腦和工業檢測之外，計算機視覺技術在智能安防、機器人、自動駕駛、智慧醫、、增強現實（AR）等領域都出現了各種形態的應用方式。計算機視覺迎來了一個應用性增長的時代，目前的應用如下圖所示，主要以運動控制為主。隨著各個領域技術不斷發展，許多科技巨頭也開始了在圖像識別和人工智能領域的布局，Facebook簽下的人工智能Yann LeCun重大的成就就是在圖像識別領域，其提出的LeNet為代表的卷積神經網絡，在應用到各種不同的圖像識別任務時都取得了不錯效果，被認為是通用圖像識別系統的代表之一；Google 借助模擬神經網絡“DistBelief”通過對數百萬份YouTube 視頻的學習自行掌握了貓的關鍵特征，這是機器在沒有人幫助的情況下自己讀懂了貓的概念。這也能看出國技公司對圖像識別技術以及人工智能技術的重視程度。

在易拉罐的生產過程中，需要對產品的瑕疵及印刷質量進行檢測。而易拉罐瓶蓋的綜合檢測一直是一個難題，其中的原因在于產品的材質具有極高的反射度并且表面印制了彩案，打光技術難以解決。

　　而機器視覺技術的運用，能迅速準確的發現印刷品的各種缺陷。工業鏡頭基于機器視覺的罐蓋質量檢測系統，根據易拉罐罐蓋制造生產線的工作環境和檢測要求，實現了鋁制罐蓋瑕疵的自動檢測和快速剔除。該視覺系統實時性好，可靠性高，有效地提高了罐蓋檢測生產線的工作效率。