В областях высококачественной обработки и точной обработки требования к точности обнаружения становятся все более строгими, а дефекты на уровне микрон могут оказывать фатальное влияние на качество продукта. Традиционные методы ручного обнаружения не только неэффективны и легко влияют на субъективные суждения, но и трудно соответствовать двойным требованиям измерений на уровне микрон для точности и стабильности. Таким образом, все больше и больше компаний стремятся построить высококвалифицированные системы обнаружения машинного зрения с промышленными физиками для достижения автоматических, стандартизированных и прослеживаемых процессов контроля качества.
Благодаря непрерывному развитию интеллектуального производства, машинное зрение постепенно становится незаменимым «прокурором» в автоматических производственных линиях. От первоначального сбора изображения до вывода результатов обнаружения после обработки данных полная архитектура системы Vision System является ключом к формальной эффективной и стабильной производственной линии. Итак, как построить высокопроизводительную, универсальную систему машинного зрения, которая может быть реализована? Ниже мы объясним вам вопросы.
Сегодня, благодаря непрерывной разработке автоматизации производства, системы машинного зрения стали важной движущей силой для интеллектуального производства. Благодаря получению и обработке изображений, точное обнаружение внешнего вида продукта, размера, дефектов и других параметров достигается, повышение эффективности производства семинара и уровня контроля качества продукта. Благодаря спросу клиентов на производство, создание эффективной и стабильной универсальной системы машинного зрения стало центром большего количества компаний. Ниже мы будем использовать «выходные данные с коллекцией изображений» в качестве основной линии для создания полной системы машинного зрения, помощи предприятиям выбирать и развертывать научную точку, и ускорить реализацию беспилотных производственных линий.
