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深度学习在缺陷检测中的应用
随着机器视觉的快速发展，传统很多需要人工质检的工作，渐渐的被机器所替代，利用深度学习技术来检测缺陷成为越来越多自动化企业的选择。以医药行业为例，生产过程中产品质量控制和检测至关重要，缺陷检测是其中重要的一个环节，基于机器视觉的检测方法可以很大程度上克服人工检测方法的准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大等弊端。检测2021-12-29 | 中国机器视觉网 |2681 -
虹科预测性维护案例 助力硬盘制造商提高制造过程的质量和效率
Seagate Technology是一家价值 100 亿美元、全球最大的硬盘、磁盘和读写磁头制造商，总部位于美国加州司各特谷市。Seagate在整个制造过程中使用机器视觉对硅晶片进行显微检查。通过ADC（自动缺陷分类）模型和图像检测，他们在人工合理分配检测和报废预防方面实现了数百万美元的成本节约。几年前，他们的视觉检测准确率为50%，但现在已超过90%。检测2021-12-28 | 中国机器视觉网 |1596 -
阿丘科技深度学习在汽车制造中的应用——缺陷检测篇
相关数据显示：2021年上半年中国汽车新注册登记1414万辆，与去年同期相比增加372.5万辆，增长35.76%，汽车越来越成为人们重要的出行工具。然而近年来，国家质检总局缺陷产品管理中心不断公布不同汽车企业的召回事件，使得汽车的质量及安全性越来越成为消费者购买汽车的首要考虑因素。软件算法及深度学习2021-12-28 | 中国机器视觉网 |2053 -
高光谱成像在纺织品识别与回收中的应用
高光谱成像技术（HSI）可以区分天然纤维（如棉）、动物纤维（如羊毛）和人造纤维（如聚酯）。 芬兰Specim高光谱在帮助解决将纺织品废料转化为可再生材料这一全球性挑战上显示出了巨大潜力。纺织可回收资源2021-12-27 | QUANTUM量子科学仪器贸易（北京）有限公司 |1728 -
东土“ 5G+工业互联网 ” 缔造智慧工厂
在刚刚过去不久的“2021（第三届）全球工业互联网大会”中，东土科技《5G+数智工厂解决方案》成功入选“工业互联网融合创新应用典型案例”。该案例由多位业内知名评委专家通过技术创新及产品质量、案例落地实施效果及标杆性等多个维度选拔而出，入选案例面向重点行业，可形成一批可复制的、可推广的典型模式和应用场景，具有很强的示范效应。其他2021-12-27 | 中国机器视觉网 |1828 -
Neousys宸曜科技POC控制器在图像识别和自动化系统中的应用
随着近年来科技的迅猛发展，工业自动化为各行各业带来了安全性、一致性、高效性，大大提高了生产效率。全球主要港口的年货物吞吐量有上百万吨，为了提升效率并扩大港口的营运规模，引入机器学习/识别和自动化已刻不容缓。检测2021-12-27 | 中国机器视觉网 |1654 -
逆势增长，看萨拉拉港的转型升级之路
拥有庞大吞吐量的港口要想实现顺畅运行、效率升级，除了有效的管理方法外，还需要仰赖完善的信息化手段。近年受疫情影响，物流船运等都收到一定程度的限制，而萨拉拉港却在此背景下实现了效率升级，究竟是如何做到的，让我们一起来看看吧。其他2021-12-24 | 中国机器视觉网 |1668 -
3D位移传感器让产品变形检测不再难
众所周知，铝合金工件在加工过程中避免不了发生变形的问题。因此，对全铝车身机件的外形检测尤为重要，这事关汽车质量安全水平。在南南铝的全铝轻量化车身自动化生产线中，PACK板和模组焊接是关键环节，其质量检测工作更是重中之重。检测2021-12-24 | 中国机器视觉网 |1579