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硅晶片字符识别系统
系统介绍 硅晶片字符识别系统应用于半导体生产工业中，用于识别的半导体硅晶片上的字符或标识符。 性能特点： ¨ 支持四类标准字符的识别，分别是SEMI标准字符、SEMI点状字符、CANON 标准字符 和IBM标准字符 。 ¨ 待识别图像背景较为复杂，噪音较大，光照不均，字符各区域灰度也有较大变化。 ¨ 字符笔划宽度不确定，字符序列有一定偏移 。 技术路线： 预处理 – 针对性的噪声抑制和信号增强 – 建立预处理的训练机制，针对单其他2008-09-12 | 中国机器视觉网 |2704 -
智能相机晶圆缺口检测
系统描述： 检测定位是指找到被测物体或物测物体某一特征区域并确定其位置，输出位置坐标，绝大多数的视觉系统都必须完成这个工作；当被测物体的坐标被准确定位之后，常常需要根据前一步确定的位置来完成下一个动作（比如机器手进行抓取、激光进行切割和焊接头进行焊接等）。这是视觉行业里被最密集使用的技术，定位的精度、速度和重复度就是各个视觉系统的关键指标，北京优纳科技有限公司自主研发的PHOCUS-iNotch晶圆缺口检测系统在以上方面具有明显的技术优势，成功实现了自动分辨点缺口与面缺口，及高速高精确检测与定位。相机2008-09-10 | 中国机器视觉网 |2315 -
电路板对位系统
系统描述 在电路板的生产过程中需要对电路板上的焊点位置进行检测，以判断电路板是否合格，不合格的电路板要及时进行剔除，这样才能保证生产的质量。 西安易菲特视觉系统有限公司基于生产实际开发的EF-VS电路板对位系统， 通过两个摄像机在电路板的左上方和右下方两个对角线位置同时进行检测，得出两个焊点的位置数据，与标准位置进行对比，判断是否正确，不正确的给出移向正确位置的“上、下、左、右”移动指示，然后通过得到的数据计算出两个焊点的中心位置，判断出中心是否正确，同样给出移动指示，并由其他2008-09-08 | 中国机器视觉网 |2649 -
瓷砖在线尺寸检测方案
一、系统描述 瓷砖在磨边后，边缘尺寸存在误差，不符合客户的要求。因此，在磨边设备后端加装影像系统，把瓷砖的边缘外沿尺寸控制在公差范围内，本系统将通过快速获取在线产品的图像，并对其外沿尺寸进行计算，并判断是否符合要求，并输出控制信号。 二、检测任务 1、检测瓷砖的长度，宽度，对角线外沿尺寸是否符合要求 2、被检物品尺寸不符合要求是输出控制信号 三、系统要求 1、检测精度：≤0.20mm 2、检测速度：跟磨边设备速度想配合 四、系统方案 根据系统需求，采用高分辨率摄像机对生产线进行扫描拍其他2008-09-05 | 中国机器视觉网 |1963 -
纸杯缺陷视觉检测方案
检测流程 纸杯进入产品流水线1．纸杯到达一号位置，光电传感器发出检测信号给VA41视觉系统，启动1号相机开始对杯口尺寸检测。2．纸杯到达二号位置，光电传感器发出检测信号给VA41视觉系统，启动2号3号相机工作，2号相机对杯底尺寸及杯内异物进行检测，3号相机对纸杯的高度进行测量。3．视觉系统对三台相机所拍摄的图像进行处理分析，如发现其中任意一组相机检测出不合格，视觉系统会发出报警信号同时通过I/O发送信号给外部设备进行剔除。解决方案2008-09-03 | 中国机器视觉网 |8572 -
车辆出入口管理系统
一、概述 随着我国经济的发展，城市化区域的增加，流动人口正在急剧增长。机动车的数量也在急速增长。在此背景下，对车辆管理、交通控制、安全管理等的要求也日益提高。单位、小区、停车场等场合对车辆管理的需求不断增长。对车辆的自动化管理和监控的需求与日俱增。车辆出入口自动管理系统的应用越来越广泛，在此基础上增加车牌照自动识别系统势在必行。 二、方案设计 传统的出入口车辆管理系统由视频监控、人工记录车牌号码、人工发放计时单、系统管理软件自动控制电动栏杆的起落等功能模块构成。对于流量较大的场合，人工的劳动强度非常大其他2008-09-01 | 中国机器视觉网 |2577 -
激光检测实现高品质的车身焊接
视觉检测站测量速度快、精度高，能够实现对车身总成、分总成的加工过程进行在线实时监控，从而及时、有效地反映生产线状态，通过及时调整生产设备，减少废品的出现，最终提高产品质量。 焊接是汽车制造过程中的重要工序之一，具有很高的技术指标要求，因此必须对焊接质量进行很好地检测。传统的检测方式通常是采用三坐标测量机，但这种方式操作复杂、速度慢、周期长，只能对工件进行抽检。视觉检测作为一种新型的检测手段，具有大量程、非接触、直观、快速、精度高等优点，因而可以应用于汽车车身的在线检测，及时反馈产品的误差信息，不仅其他2008-08-27 | 中国机器视觉网 |2756 -
利用机器视觉进行苹果分拣
用传统的分类算法对苹果进行分拣对苹果的质量进行分拣非常困难，由于人工分拣效率比较低下，而且错误比较多，实际非常有用和必要。我们提出一种智能分拣机,来对苹果质量进行分拣。 缺陷表面划分和识别一般比较困难，为了进行苹果缺陷表面划分，有人提出高斯模型，有人采用贝叶斯分类方法，我们同时使用三种方法对苹果进行分类，并且将总的分值作为最后的判定依据，识别效果非常好。我们的方案如下： A. 训练过程1 图像采集和数据库 为了对分类进进行训练，使其能正确可靠的进行苹果分捡。使用灰度相机采集多300张左右不同苹果图其他2008-08-25 | 中国机器视觉网 |2048