Täyttääkseen sovellusvaatimukset erilaisissa asennusympäristöissä ja käyttöskenaarioissa koodinlukulaitteiden on saavutettava vakaa ja selkeä QR-koodin kerääminen ja tunnistus pitkiltä etäisyyksiltä, ​​mikä asettaa korkeammat vaatimukset kuvanlaadulle, lukuvakaudelle ja järjestelmän yleiselle sopeutumiskyvylle.

Teollisuuden tarkastusta on edelleen jalostettava ja parannettava, joten konenäkö on vähitellen ulottumassa perinteisestä ulkonäön tarkastuksesta monimutkaisempiin dynaamisiin ja läpinäkyviin mediakohtauksiin. Smart Vision jatkaa visuaalisen tarkastuksen ratkaisujen optimointia todellisten sovellustarpeiden perusteella, tarjoaa asiakkaille tarkempia ja vakaampia teollisuusnäköratkaisuja sekä auttaa yrityksiä älykkäissä päivityksissä ja laadukkaassa kehityksessä.

Mikä on 2.5D-näköjärjestelmä? 2.5D-näköjärjestelmä on tarkastustekniikka perinteisen 2D-näön ja 3D-näön välillä. Samalla kun se hankkii kohdetason kuvainformaation, se voi myös poimia tietyn tason korkeus- tai ääriviivainformaatiota ja suorittaa siten kattavamman analyysin kohteen pintarakenteesta. Verrattuna puhtaaseen 2D-visuaaliseen tarkastukseen 2,5D-näköjärjestelmä pystyy tunnistamaan enemmän kolmiulotteisia piirteitä; monimutkaisempaan rakenteeseen verrattuna sen käyttöönotto on joustavampaa, ja myös järjestelmän hinta ja toteutusvaikeus ovat edullisempia. Varsinaisessa teollisessa tarkastuksessa perinteiset tarkastusmenetelmät kohtaavat usein tiettyjä haasteita.

Elektroniikkateollisuudessa tuotteen ulkonäön laatu ei liity pelkästään tuotekuvaan, vaan se vaikuttaa suoraan myös asiakaskokemukseen ja markkinoiden kilpailukykyyn. Erityisesti 3C-elektroniikan ja tarkkuusrakenneosien tuotantoprosessissa on usein vaikeaa saada pitkäkestoisia vakaita ja yhtenäisiä arvioita manuaalisella silmämääräisellä tarkastuksella vikojen, kuten pienten naarmujen, naarmujen ja painaumien varalta tuotteen pinnalla. Nopeassa tuotantoympäristössä manuaaliseen tarkastukseen vaikuttavat helposti myös väsymys, subjektiiviset harkintaerot ja muut tekijät, jotka johtavat tarkastusten jättämiseen tai virheisiin. Parantaaksemme elektronisten tuotteiden ulkoasun tarkastuksen automaatio- ja standardointitasoa käynnistimme konenäkötarkastustestiprojektin elektronisten tuotteiden pintanaarmujen tunnistamiseksi ja rakensimme täydellisen visuaalisen tarkastusprosessin signaalin laukaisusta, optisesta kuvantamisesta ohjelmistotunnistukseen.