采用高品質(zhì)機器人視覺系統(tǒng),500萬影像CCD,可以使靜態(tài)檢測精度達到2um,動態(tài)檢測達到5um。軟件直接采用德國工業(yè)級的HALCON開發(fā)工具,其穩(wěn)定性、高效性,在國內(nèi)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(tǒng)上以人工為主的檢測方式:
1. 螺紋環(huán)規(guī),平環(huán)規(guī) 2. Pin Gauge/塞規(guī) 3. 栓規(guī) 4. 游標卡尺、長度規(guī) 5. 厚度規(guī)/ 限界規(guī) 6. 偏心儀 7. 投影機 8. 滾輪式機構(gòu)篩選 9. 人工目視瑕疵檢測
以上幾種檢測方式皆屬于傳統(tǒng)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,鑒于資源利用考慮上,制造廠商往往采取抽樣方式為客戶產(chǎn)品做檢測,如此便容易增加質(zhì)量上疑慮,不良品產(chǎn)生的風險也隨之增加。另外,檢查質(zhì)量也與操作人員息息相關(guān)。檢測人員素質(zhì)參差不齊,新成員養(yǎng)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(zhì)量造成一定影響。
市面上光學篩選機主要為投影的方式進行,業(yè)者在挑選時有下列幾須要注意:
篩選速度
速度決定產(chǎn)能,若要使用機臺取代大量人力檢測,速度一定是首要考慮因素。市場上機臺銷售者眾說紛紜以M8產(chǎn)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(nèi)容與相機取像速度也有一定影響。一般來說M8產(chǎn)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(shù)是計算機學科的一個重要分支,自起步發(fā)展至今,機器視覺已經(jīng)有20多年的歷史,其功能以及應用范圍隨著工業(yè)自動化的發(fā)展逐漸完善和推廣。
20世紀50年代開始研究二維圖像的統(tǒng)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(fā)展,新概念、新理論不斷涌現(xiàn)。
現(xiàn)在,機器視覺仍然是一個非常活躍的研究領(lǐng)域,與之相關(guān)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(jīng)元網(wǎng)絡等。
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