Inom områdena maskinseende och automatiserad inspektion påverkar industriella linser, som nyckelkomponenter i bildinsamlingssystem, direkt bildkvalitet och systemprestanda. Med den kontinuerliga expansionen av industriella visionapplikationer har hur man exakt väljer industriella linser baserat på de tre huvudparametrarna upplösning, distorsionshastighet och skärpedjup blivit fokus för många ingenjörer och företag.

När man ställs inför upptäckten av komplexa, oregelbundna och små utseendedefekter blir kombinationen av maskinseende + AI djupinlärning ett viktigt verktyg för den nya generationen av automatisk kvalitetskontroll. Så hur får du denna kombination? Följande kommer att ge en djupgående introduktion till maskinseende med hjälp av smarta kameror för inspektion, vilket gör att du enkelt kan förstå tillämpningen av djupinlärning vid inspektion.

I dag, när industriell automation fortsätter att uppgraderas mot hög precision och högt tempo utveckling, har machine vision-system blivit en kärnkomponent i produktionslinjens kvalitetskontroll och intelligent tillverkning. Men i praktiska tillämpningar möter visionsystem ofta instabila faktorer från omgivningen, elektriska störningar, mekaniska vibrationer och andra aspekter, vilket leder till problem som minskad bilduppsamlingskvalitet, instabila igenkänningshastigheter, onormal dataöverföring etc., vilket direkt påverkar produktionslinjens effektivitet och detektionsnoggrannhet.

Inom området för avancerad tillverkning och precisionsbearbetning blir kraven på detekteringsnoggrannhet allt strängare och defekter på mikronnivå kan ha en dödlig inverkan på produktkvaliteten. Traditionella manuella detekteringsmetoder är inte bara ineffektiva och mottagliga för subjektiva bedömningar, utan också svårare att uppfylla de dubbla kraven på precision och stabilitet för mätningar på mikronnivå. Därför börjar fler och fler företag att försöka bygga maskinseende inspektionssystem med hög precision med hjälp av industriella kameror för att uppnå automatiserade, standardiserade och spårbara kvalitetskontrollprocesser.