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  • 利用高光谱相机对纺织品进行分类以便回收

    在众多节约和减少浪费的努力中,纺织品仍然是最大的挑战之一。只有 15% 被回收和再利用,而其余 85% 最终被填埋。纺织品回收项目面临的挑战是在高吞吐量下辨别外观相似的织物。
    检测纺织2024-11-18  |  中国机器视觉网  |  
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  • 机器人如何更聪明地躲避障碍?凸集图给出轨迹规划最优解

    当环境中有很多障碍物时,传统的轨迹优化方法(如基于采用规划器的方法)往往表现不佳。本文提出了一种新的基于凸优化的运动规划方法,该方法结合了贝塞尔曲线与凸集图(GCS)的最短路径优化框架。通过这种方法,研究人员将轨迹规划问题转化为一个混合整数优化问题,能够在快速解决高维空间中的问题。
    其他2024-11-18  |  中国机器视觉网  |  
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  • 了解常见焊接工艺,匹配3D焊接视觉解决方案

    焊接是一种将两个或多个金属部件通过高温或高压的方式连接在一起的工艺。在现代制造业中,焊接技术是连接金属部件的重要工艺,广泛应用于建筑、汽车、航空航天和造船等行业。随着技术的发展,焊接已经从传统的手工操作,迈向了自动化和智能化的新阶段。
    检测铁和金属2024-11-18  |  中国机器视觉网  |  
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  • 3D视觉的未来,能够捕捉运动中真实世界的机器人“眼睛”

    ​多年来,3D 视觉领域的主要挑战是开发一种能够捕捉运动中真实世界的机器人“眼睛”。传统的 3D 传感技术一直在努力应对这一挑战,它们都无法扫描快速移动的物体,同时提供满足客户对高分辨率和高精度要求的 3D 图像数据。随着新型平行结构光技术的出现,这一现状得到了改变,它结束了质量和速度之间的矛盾。我们终于迎来了 3D 视觉的未来。
    摄影测量和遥感三维测量2024-11-18  |  中国机器视觉网  |  
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  • 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  |  
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  • 360°环视检测,让线缆/管材质量问题无所遁形

    ​线缆、管材应用在生产生活的方方面面。线缆直径不足可能影响数据传输速率和稳定性;线缆表面如存在鼓包、凹陷、划伤等缺陷,不但影响其耐久性,甚至导致漏电短路等问题,进而引发火灾、爆炸等事故。 同样,管材直径不足会导致流量不足等问题,表面缺陷不仅影响美观,而且对使用寿命及安全性能产生较大影响。因此,线缆、管材表面质量检测至关重要。
    检测电力2024-11-15  |  中国机器视觉网  |  
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  • 高速摄像机像质测试

    受CMOS工艺、光照条件等因素影响,图像传感器出现无法捕捉光线的异常像素,即坏点。通常分为静态坏点、动态坏点两种。静态坏点一直存在固定像素值异常,不随时间、增益而改变,而动态坏点是随时间或图像内容变化的异常像素值。
    检测2024-11-15  |  中国机器视觉网  |  
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  • 涂装自动化的智能化飞跃:AI+3D视觉技术高效精准赋能汽车轮毂生产线

    在汽车轮毂的涂装生产线上,为了确保喷涂材料不会侵入轮毂的中心孔,同时保障中心孔装配的精确度,涂装前必须在中心孔上放置防护塞或防护盖。
    汽车2024-11-14  |  中国机器视觉网  |  
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