W dziedzinie automatyzacji przemysłowej systemy wizji maszynowej odgrywają coraz ważniejszą rolę. Kamery przemysłowe i soczewki są podstawowymi elementami systemu. Jakość obrazu kamer przemysłowych bezpośrednio wpływa na ogólną wydajność i dokładność wykrywania systemu wizualnego. Jednak przy zakupie kamer przemysłowych wielu użytkowników często koncentruje się tylko na rozdzielczości kamery, szybkości klatek i innych parametrach i ignoruje kluczową rolę obiektywu. W rzeczywistości, jako „oko” aparatu, wybór obiektywu ma kluczowy wpływ na ostateczną jakość obrazowania.

Jako profesjonalny dostawca urządzeń do wizji maszynowej Zhixiang Vision może zapewnić profesjonalne usługi i dokładne rozwiązania, niezależnie od tego, czy są to bardzo precyzyjne kamery przemysłowe, soczewki zawodowe, czy inteligentne systemy źródła światła. Istnieją również kamery 3D, które są kluczem do poprawy wydajności produkcji, a urządzenia te stają się coraz ważniejsze w branży produkcyjnej. Ale jak wybrać odpowiedni sprzęt wizualny dla linii produkcyjnej? Pozwól, że przedstawię to szczegółowo poniżej.

Szybki rozwój technologii Machine Vision sprawił, że kamery przemysłowe stale rozwijały się w dziedzinach takich jak inteligentna produkcja, badania medyczne i autonomiczna jazda. Wiele osób może zapytać: kamery przemysłowe i zwykłe kamery wydają się być narzędziami do strzelania, więc jaka jest różnica między nimi? Poniżej przeanalizuje się z trzech aspektów: podstawowej technologii, scenariuszy aplikacji i charakterystyk wydajności.

Sprzęt wizji maszynowej stale rozwija się w dziedzinie automatyzacji i inteligencji, a widzenie maszynowe stało się ważną częścią produkcji przemysłowej. Może pomóc przedsiębiorstwom poprawić wydajność produkcji, zmniejszyć błędy ręczne, poprawić jakość produktu oraz zapewnić precyzyjną kontrolę jakości i kontrolę w wielu dziedzinach przemysłowych. Systemy wizji maszynowej składają się zwykle z zasilaczy, soczewek, kamer, przemysłowych maszyn do sterowania itp. Oraz współpracują w celu wykonania zadań, takich jak pozyskiwanie danych, przetwarzanie obrazu i analiza. W jaki sposób systemy wizji maszynowej mogą poprawić wydajność produkcji? Poniżej omówiono to z wielu aspektów.