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  • “智慧双眼”,轨道交通中的机器视觉

    随着人工智能技术的不断发展,依靠以往人工视觉、量尺等传统检测技术已无法满足现代高速铁路网日趋增长的技术需求,而基于机器视觉的检测系统及设备具有速度快、精度高、非接触的特点,被广泛应用于轨道交通装备及设施的监测、检测中。目前,成熟的机器视觉的技术及产品主要还是依靠进口,虽然国内已有几家企业意在进入该领域,但整体技术水平仍处于相对初级阶段,无法全部满足检测需求。大连维德集成电路有限公司通过8年的不断努力,以机器视觉技术为核心,专注开发与制造高端智能视觉检测设备及系统,在前端图像采集、智能算法、实时传输等方面拥
    其他2019-06-17  |  中国机器视觉网  |  
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  • 经典架构新玩法:用单端仪表放大器实现全差分输出

    随着对精度要求的不断提高,全差分信号链元件因出色的性能脱颖而出,而且其噪声抑制的主要优点可以被信号路由所利用。由于输出会拾取这种噪声,因此经常会出现误差并在信号链中进一步衰减。此外,差分信号的范围可以达到同一电源上单端信号的两倍。因此,全差分信号的信噪比(SNR)更高。传统的三运放仪表放大器有许多优点,包括共模信号抑制、高输入阻抗,以及精确(可调)的增益。但在需要全差分输出信号时,它就无能为力了。人们已经使用一些方法,用标准元件实现全差分仪表放大器。但它们有着各自的缺点。
    其他2019-06-17  |  中国机器视觉网  |  
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  • 机器视觉技术的五大典型架构及常见应用领域

    如今,随着工业4.0的到来,机器视觉技术在工业自动化中逐渐起着十分重要的地位,机器视觉技术的不断创新,推动了工业自动化、智慧安防以及人工智能等行业的进步,机器视觉技术的发展为这项技术所能应用的领域也带来了更多发展潜力与机会。大家都说人类感知外界信息的80%是通过眼睛获得的,图像包含的信息量是最巨大的。那么机器视觉技术的出现,就是为机器设备安上了感知外界的眼睛,使机器具有像人一样的视觉功能,从而实现各种检测、判断、识别、测量等功能。
    其他2019-06-17  |  中国机器视觉网  |  
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  • 易能EN600变频器在大桥卷扬系统中的应用

    近年来我国桥梁技术发展迅猛,尤其是在桥梁跨度技术方面。其中桥梁缆索是斜拉桥等桥梁的重要结构部件,是桥梁的主要承力结构之一。在工程应用中,需要对缆索进行实时的、可靠的牵引控制,才能保证大桥的整体施工质量,这无疑是给常规施工带来了困难,也使得卷扬机系统在桥梁施工中得到了广泛应用。
    其他2019-06-13  |  中国机器视觉网  |  
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  • 易能EN600变频器在大桥卷扬系统中的应用

    近年来我国桥梁技术发展迅猛,尤其是在桥梁跨度技术方面。其中桥梁缆索是斜拉桥等桥梁的重要结构部件,是桥梁的主要承力结构之一。在工程应用中,需要对缆索进行实时的、可靠的牵引控制,才能保证大桥的整体施工质量,这无疑是给常规施工带来了困难,也使得卷扬机系统在桥梁施工中得到了广泛应用。
    其他2019-06-13  |  中国机器视觉网  |  
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  • 机器视觉在电路板焊点检测中的应用

    SMT行业在电路板焊点检测过程中,人工检测面对不同的检测内容时,只能通过多工位合作协调完成,极容易出现漏检、误检的情况。另外,人工检测还存在不同员工检测标准不一和重复性检测给检测人员带来的工作疲倦。运用机器视觉可以一次性完成待检电路板焊点的高度、面积、体积等多种参数的测量,能更好的信息集成,全面提升电路板的检测效率和检测精度。
    其他2019-06-12  |  中国机器视觉网  |  
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  • 机器视觉检测系统的应用

    现代工业自动化生产中涉及到各种各样的检验、生产监视和零件识别应用,如汽车零配件批量加工的尺寸检查和自动装配的完整性检查、电子装配线的元件自动定位、IC上的字符识别等。通常这种带有高度重复性和智能性的工作是由肉眼来完成的,但在某些特殊情况下,如对微小尺寸的精确快速测量、形状匹配以及颜色辨识等,依靠肉眼根本无法连续稳定地进行。机器视觉的特点是自动化、客观性、非接触和高精度。与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉系统强调的是精度、速度以及工业现场环境下的可靠性,机器视觉特别适用于大批量生产过程中的质量检查,并
    其他2019-06-11  |  中国机器视觉网  |  
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  • POMEAS机器视觉在注塑行业中的应用

    在注塑行业中,模具的好坏直接关系到生产的效益。在注塑机每次生产过程中,昂贵的模具都可能因为塑料残留或滑块错位而有损坏的危险,一旦发生损坏,生产人员要重新拆下模具并进行修理,这样既要花费高昂的修理费用,又影响企业的正常生产。为此,POMEAS普密斯光学科技开发了一款比较成熟的机器视觉检测系统。
    其他2019-06-11  |  中国机器视觉网  |  
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