У полях високого класу виробництва та точної обробки вимоги до точності виявлення стають все більш суворими, а дефекти на рівні мікрона можуть мати фатальний вплив на якість продукту. Традиційні методи виявлення вручну не тільки неефективні та легко впливають на суб'єктивні судження, але й важко відповідати подвійним вимогам вимірювання рівня мікрона для точності та стабільності. Тому все більше і більше компаній прагнуть створити високоточні системи виявлення машинного зору з промисловими фізиками для досягнення автоматизованих, стандартизованих та простежуваних процесів контролю якості.
Завдяки безперервному розвитку інтелектуального виробництва, машинне бачення поступово стає незамінним 'прокурором' в автоматизованих виробничих лініях. Від початкового залучення зображень до результату результатів виявлення після обробки даних, повна архітектура системи Vise Vision є ключовим фактором, що стоїть за формальною ефективною та стабільною виробничою лінією. Отже, як побудувати високоефективну систему зору автомобіля, яка може бути реалізована? Нижче ми пояснимо питання для вас.
Сьогодні, з постійною розробкою автоматизації виробництва, системи машинного зору стали важливою рушійною силою для інтелектуального виробництва. Завдяки придбанню та обробці зображень, точне виявлення вигляду продукту, розміру, дефектів та інших параметрів досягається, підвищуючи ефективність виробництва семінару та рівень контролю якості продукції. Завдяки попиту клієнтів на виробництво, створення ефективної та стабільної системи Vise Machine Vision стало фокусом все більшої кількості компаній. Нижче ми будемо використовувати 'Результат збору зображень' як основну лінію для створення повної системи машинного зору, допомагаючи підприємствам вибирати та розгорнути науково та прискорити реалізацію безпілотних виробничих ліній.
