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基于深度学习和机器视觉的手机表面缺陷检测
随着智能制造产业的升级和改造，智能手机作为人们生活的必需品，它的“智”不仅仅在于产品功能、性能方面的创新，更在于生产制造过程的智能化。智能手机生产共有80多道工序，每一个工序都需要进行检测，检测的标准各不相同。为提升产品品质，降低不良率，达到用户满意度，检测作为手机生产的最后一道工序，是产品品质的“守门员”，也是手机厂商们关注的焦点。检测2024-11-19 | 中国机器视觉网 |710 -
FantoVision边缘计算：嵌入式视觉系统如何实现“更快 更高 更强”？
嵌入式视觉是传统机器视觉衍生出来的子集，嵌入式视觉系统由嵌入式设备+相机组成。一般来讲，嵌入式视觉系统的功能不如传统机器视觉系统强大，但更易于使用和集成，其硬件通常是针对特性应用而定制的，而基于PC的视觉系统通常用于一般的图像处理，通用性较强。检测2024-11-19 | 中国机器视觉网 |645 -
3D+AI关键技术，解决锂电检测行业痛点
随着TWH的到来，各大终端疯狂扩产，对电池制造的工艺要求也是越来越高，从前端的极片制造到后端的模组组装，都会用到视觉检测技术。特别是在电芯制造工艺段，例如密封钉的焊缝检测，顶盖焊焊缝检测以及包蓝膜后的外观检测，都属于我们的行业痛点和难点。针对行业的痛难点，华汉伟组织专项研发攻克。检测锂电2024-11-18 | 中国机器视觉网 |669 -
基于AI视觉的外观检测技术在工业制造领域的应用
海研科技的AI视觉检测系统，通过多相机布局与高精度算法配合，实现了对六面体产品的全方位扫描与检测。系统能够自动调整焦距与光线，确保每个面都能获得清晰的图像，并通过深度学习模型快速识别出任何细微的缺陷。检测电子组装2024-11-12 | 中国机器视觉网 |716 -
光度立体技术：解锁三维视觉的奥秘
光度立体技术，正是那把解锁立体视觉的钥匙。它利用物体表面在不同光照下的亮度变化，通过精密的算法分析，重建出物体的三维形状。这一过程，就像给物体穿上了一层数字化的“外衣”，让我们能更深入地探索其每一个细节。锂电2024-11-12 | 中国机器视觉网 |916 -
AI视觉缺陷检测项目的挑战&解决方案
在AI视觉缺陷检测项目中，影响最大的卡点通常是数据质量和数量。以下是为何数据问题是最关键的因素，以及它对项目推进的影响和原因检测2024-11-11 | 中国机器视觉网 |753 -
基于深度学习的视觉系统用于红薯的分级与分类
红薯在美国很受欢迎，美国在2023年收获了12.63万英亩的红薯。这些红薯通常由包装厂的人员根据美国农业部规定的尺寸、形状和质量标准进行手动检查和分级，但也有许多包装厂开始初步使用电子光学分级机按大小对红薯进行分类。检测农业2024-11-07 | 中国机器视觉网 |736 -
千眼狼高速摄像机基于自适应色温估计算法的自动白平衡
千眼狼图像工程师们采用一种自适应色温估计算法，通过在YCrCb颜色空间筛选像素和迭代计算，结合普朗克曲线标定，得到误差极小的白平衡调整参数，适应复杂的光源环境，如混合光源场景、彩色灯光场景等。检测精工和光学2024-11-07 | 中国机器视觉网 |668