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  • 康耐视DSMax激光位移传感器为手机相机检测保驾护航

    在竞争激烈的智能手机市场,相机是关键的差异化因素。手机摄影功能对于当代热衷媒体社交的人们来说尤为重要性。但智能手机相机对图像质量的严格要求也意味着其必须进行非常精确的检测。相机各个光学层在高度方面即使有非常小的变化,也会对图像质量带来不可接受的影响。虽然装配前会对各个光学零件进行单独检查,但如果安装时未对准,这一切都将白费。
    其他2021-11-24  |  中国机器视觉网  |  
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  • LMI 3D视觉方案检测蓝膜表面缺陷

    随着新能源电池应用需求的不断攀升,保证锂电池的质量和稳定性是厂家生产的重中之重。包蓝膜作为锂电池电芯生产工艺中一道重要工序,对电芯起到保护和绝缘的作用。因蓝膜贴合过程中可能产生气泡等问题,需要对其外观进行检测看判定平整度及是否存在缺陷。今天为大家介绍LMI公司3D视觉方案检测蓝膜气泡的成熟方案。
    检测2021-11-22  |  中国机器视觉网  |  
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  • 堡盟食品饮料行业传感器,品质与安全的双重缔造者

    作为食品饮料制造过程中的重要“防线”,传感器一直长期发挥着重要作用。堡盟自1952年成立以来,就一直致力于为客户提供最佳和最适用的传感器解决方案,充分听取客户需求,不断优化产品性能。
    其他2021-11-17  |  中国机器视觉网  |  
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  • 多传感器数据融合用于产线视觉检测

    ​视觉检测是大多数品管工作流程的基石。由人工执行时,过程昂贵,容易出错且效率低落: 1成至2成的误判过筛/偏移率及生产瓶颈很常见。以零检出产线生产品管产品(IQZeProd; Inline Quality control for Zero-error Products)为名,Fraunhofer IWU的研究人员开发新的产线监控解决方案,以在生产过程中尽早辨识各种材料(例如木材,塑料,金属,和涂漆的表面)的瑕疵。系统使用来自多种传感器的多传感器数据融合技术,在零组件经过生产线时识别结构和表面缺陷。目标是透过提高检测过程可靠性及改进检测缺陷,创造强大且持续性高的工业生产过程。系统的核心是研究人员自行开发的Xeidana®软件框架及20台工业相机的模块。研究人员对相机特定的要求标准:全局快门黑白传感器;低震动实时触发;超高数据速率进行可靠数据传输,且能直接集成到软件框架中。他们选择了The Imaging Source 映美精相机GigE Vision标准工业相机。
    2021-11-15  |  德商映美精相机有限公司  |  
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  • 3D视觉方案在汽车车架相对位置检测以及马达密封圈共面度和相对角度检测的应用

    随着汽车行业自动化水平的不断提升,许多传统的检测方式已无法满足制造商的生产需求。降低生产成本,提升产品质量和提高生产效率是制造业发展的目标。今天给大家介绍3D机器视觉在汽车行业的应用,检测汽车车架相对位置以及马达密封圈的共面度和相对角度。
    检测2021-11-12  |  中国机器视觉网  |  
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  • 安森美的智能成像方案使道路更安全

    随着汽车中的高性能 CMOS 成像、激光雷达等智能感知配置的增加,汽车自动驾驶水平在不断提高,同时减少交通事故伤亡,提高道路安全性。安森美(onsemi)提供全系列智能感知方案,包括图像传感器、超声波、激光雷达及传感器融合,其图像传感器在先进辅助驾驶系统(ADAS)及自动驾驶领域拥有超过80% 的市场份额,并具备高分辨率、高动态范围(HDR)、LED抗闪烁(LFM)、安全可靠等优势,加持全面的产品组合,包括电源管理、照明方案、电机驱动器、系统设计专知、参考设计、强大而灵活的开发套件、经验丰富的应用支援、符合 ISO-26262/ASIL 标准的关键器件以及广泛的合作伙伴生态系统,支持安全地ADAS及L2+级自动驾驶,每小时可有望挽救9条生命,每年累计可有望挽救81,000条生命。
    军事国防2021-11-11  |  中国机器视觉网  |  
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  • 堡盟OM30激光测距传感器,镀层质量的守护者

    无论是出行的汽车,还是家用电气和卫浴设施都离不开闪闪发光的镀镍工件,是它们贯穿着我们的世界与我们生活,电镀工艺在保证了工件既拥有淬火后的强度与柔韧性的前提下,还赋予了它们耐久的防锈性能。堡盟OM30激光测距传感器就是这样一款能够在电镀行业中一显身手的产品。
    其他2021-11-10  |  中国机器视觉网  |  
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  • 路面分析、路面粗糙度检测以及路面缺陷三维检测方案

    3D道路检测的主要目标是测量纵向和横向轮廓,帮助测量行驶质量和车辙形状。与传统检测技术相比,选用3D相机实现路面自动化检测并对路面情况作出综合评估,确保为驾驶员提供安全舒适的路面。
    检测2021-11-01  |  中国机器视觉网  |  
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