Tipptasemel tootmis- ja täppismatöötluse valdkondades muutuvad tuvastamise täpsuse nõuded üha rangemaks ja mikroni taseme defektid võivad olla saatusliku mõju toote kvaliteedile. Traditsioonilised käsitsi tuvastamismeetodid ei ole mitte ainult ebaefektiivsed ja subjektiivsed hinnangud hõlpsasti mõjutavad, vaid ka keeruline täita mikronitaseme mõõtmiste kahekordseid nõudeid täpsuse ja stabiilsuse tagamiseks. Seetõttu soovib üha enam ettevõtteid ehitada tööstusfüüsikutega kõrgtehnoloogilisi masina nägemise tuvastamise süsteeme, et saavutada automatiseeritud, standardiseeritud ja jälgitav kvaliteedikontrolli protsess.
Intelligentse tootmise pideva arendamisega on masina nägemine järk -järgult muutumas automatiseeritud tootmisliinides asendamatu 'prokurör'. Alates esialgsest pildi omandamisest kuni andmete töötlemise tuvastamise tulemuste väljundini on ametliku tõhusa ja stabiilse tootmisliini võti täielik One-Stop Vision System arhitektuur. Niisiis, kuidas ehitada suure jõudlusega ühekordse masina nägemissüsteemi, mida saab rakendada? Allpool selgitame teile küsimusi.
Täna, tootmise automatiseerimise pideva arendamisega on masina nägemise süsteemid muutunud aruka tootmise oluliseks liikumapanevaks jõuks. Kujutise omandamise ja töötlemise kaudu saavutatakse toote välimuse, suuruse, defektide ja muude parameetrite täpne tuvastamine, parandades töökoja tootmise tõhusust ja toote kvaliteedikontrolli taset. Klientide tootmisnõudlusega on üha enam ettevõtete fookuseks saanud tõhusa ja stabiilse ühekordse masina nägemissüsteemi ehitamine. Allpool kasutame põhiliini kui piltide kogumist tulenev väljund 'täieliku masina nägemissüsteemi ehitamiseks, aidates ettevõtetel teaduslikult valida ja juurutada ning kiirendada mehitamata tootmisliinide realiseerimist.
