马鞍山瓷介电容尺寸检测设备制造常用解决方案「迈迅威视觉」

　随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究的深入，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。缺陷检测设备的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件，主观判断等影响检测结果的准确性，实现能很好地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。下面小编给大家介绍视觉缺陷检测设备在各大行业中的应用。

现代化大生产中,产品包装一方面体现着商品的档次,另一方面,部分包装还起着防潮及防止香气散失的作用。的塑料外包装膜便是其中一种。 现代包装设备可以自动对烟包使用BOPP膜进行包装,也可以加封金属易拉线,然而多数检测设备只可检测包装质量如BOPP膜封口是否标准,压舌是否歪斜、不完整等,却不能对塑料包装膜加工过程中是否破损进行检测。包装膜有破损的烟包不但起不到包装膜应有的作用,反而会给商家形象带来影响。

在当今这个时代，计算机视觉领域呈现出很多新的趋势，其中显著的一个，就是应用的性增长。除了手机、个人电脑和工业检测之外，计算机视觉技术在智能安防、机器人、自动驾驶、智慧医、、增强现实（AR）等领域都出现了各种形态的应用方式。计算机视觉迎来了一个应用性增长的时代，目前的应用如下图所示，主要以运动控制为主。随着各个领域技术不断发展，许多科技巨头也开始了在图像识别和人工智能领域的布局，Facebook签下的人工智能Yann LeCun重大的成就就是在图像识别领域，其提出的LeNet为代表的卷积***网络，在应用到各种不同的图像识别任务时都取得了不错效果，被认为是通用图像识别系统的代表之一；Google 借助模拟***网络“DistBelief”通过对数百万份YouTube 视频的学习自行掌握了猫的关键特征，这是机器在没有人帮助的情况下自己读懂了猫的概念。这也能看出国技公司对图像识别技术以及人工智能技术的重视程度。

基于机器视觉的易拉罐质量检测系统使用机器视觉LED光源：圆顶式无影光，三环式无影光，低角度环形光，同轴光，有效地解决了打光的难题。通过对复合式光源的组合控制，能获得轮廓清晰、色彩对比鲜明的瓶盖图像，并能迅速地与设定值比较，找出具有边缘凹陷、表面划伤、拉环变形、密封胶破损、印刷字符、图案不清晰的不良产品，并立即剔出生产线。