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    采用高品質機器人視覺係統,500萬影像CCD,可以使靜態檢測精度達到2um,動態檢測達到5um。軟件直接采用德國工業級的HALCON開發工具,其穩定性、高效性,在國內國外都享有極高的聲譽。



    該如何選擇合適的螺絲篩選機呢?

    首先,先介紹以往在傳統上以人工為主的檢測方式:

    1. 螺紋環規,平環規  2. Pin Gauge/塞規  3. 栓規  4. 遊標卡尺、長度規  5. 厚度規/ 限界規  6. 偏心儀  7. 投影機  8. 滾輪式機構篩選  9. 人工目視瑕疵檢測

    以上幾種檢測方式皆屬於傳統上采用的檢測方式,需要耗費眾多人力資源,大量時間及成本,鑒於資源利用考慮上,製造廠商往往采取抽樣方式為客戶產品做檢測,如此便容易增加質量上疑慮,不良品產生的風險也隨之增加。另外,檢查質量也與操作人員息息相關。檢測人員素質參差不齊,新成員養成其間落差,或人員的體力,操作習慣等等不可測變量也都會對質量造成一定影響。

    市麵上光學篩選機主要為投影的方式進行,業者在挑選時有下列幾須要注意:

    篩選速度    

    速度決定產能,若要使用機台取代大量人力檢測,速度一定是首要考慮因素。市場上機台銷售者眾說紛紜以M8產品為例,從低200pic/分到500pic/分都有。基本上除了送料速度外,檢測內容與相機取像速度也有一定影響。一般來說M8產品在正常檢測項目之下,都要在450pic/分以上才算合格。


    機器視覺技術是計算機學科的一個重要分支,自起步發展至今,機器視覺已經有20多年的曆史,其功能以及應用範圍隨著工業自動化的發展逐漸完善和推廣。

      20世紀50年代開始研究二維圖像的統計模式識別。

      60年代Roberts開始進行三維機器視覺的研究。

      70年代中,MIT人工智能實驗室正式開設“機器視覺”課程。

      80年代開始,開始了全球性的研究熱潮,機器視覺獲得了蓬勃發展,新概念、新理論不斷湧現。

      現在,機器視覺仍然是一個非常活躍的研究領域,與之相關的學科涉及:圖像處理、計算機圖形學、模式識別、人工智能、人工神經元網絡等。



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