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外觀缺陷自動化檢測

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具體成交價以合同協(xié)議為準(zhǔn)

產(chǎn)品型號

品       牌其他品牌

廠商性質(zhì)代理商

所  在  地寧波市

更新時間:2024-06-19 15:42:25瀏覽次數(shù):1268次

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應(yīng)用領(lǐng)域 電子,冶金,航天,汽車,綜合
外觀缺陷自動化檢測:可自動觀測表面刮傷、鋸齒、 亮點、白點、油墨等多種缺陷。實現(xiàn)無人值守,自動篩選不良品。

外觀缺陷自動化檢測

外觀缺陷自動化檢測可檢測表面刮傷、鋸齒、 亮點、白點、油墨等多種缺陷。

公司為客戶提供頂層規(guī)劃、方案設(shè)計、硬件生產(chǎn)、軟件開發(fā)、生產(chǎn)測試、安裝檢測與售后服務(wù)等一站式閉合服務(wù)。為客戶提供多種定制系統(tǒng)級解決方案

產(chǎn)品生產(chǎn)過程中,表面容易出現(xiàn)劃傷、劃痕、輥印、凹坑、粗糙、波紋等外觀缺陷,依靠人工檢測已經(jīng)無法滿足工藝和精度要求?;诠I(yè)視覺檢測技術(shù)原理的工業(yè)表面缺陷檢測系統(tǒng)能夠在線、高速掃描每個產(chǎn)品,形成高分辨率的片材圖像,進行實時的圖像處理,精確捕捉各種表面缺陷,并實現(xiàn)報警、報表統(tǒng)計、質(zhì)量分析和分揀等處理,有效提高缺陷檢測準(zhǔn)確率,同時防止偽缺陷帶來的干擾。

立體空間測量解決方案;

視覺引導(dǎo)機械手解決方案

齒輪精密在線測量解決方案

皮革表面缺陷檢測解決方案

PCB版3D檢測解決方案

鐵軌軌面缺陷檢測解決方案

條碼識別解決方案

印刷品表面缺陷檢測解決方案

玻璃表面缺陷檢測解決方案


外觀缺陷自動化檢測設(shè)備簡介

  檢測方案采用轉(zhuǎn)盤形式輸送零件,零件運動過程中拍照檢測自動檢測、代替人工、提高效率、降低成本

  檢測節(jié)拍約3PCS/s

  設(shè)備外形尺寸1000*1000*2000

  整體機臺采用鋁合金框架+鈑金設(shè)計

  保護罩四周采用黑色不透光亞克力板

外觀缺陷自動化檢測適用范圍

適應(yīng)產(chǎn)品類別

檢測項目

檢測精度

一體成型電感 磁芯繞線電感、電阻、電容等貼片元件鎳鋅電感鐵芯、LED等

六面外觀及尺寸自動檢測, 可檢測表面刮傷、鋸齒、 亮點、白點、油墨等多種缺陷

±0.005mm以內(nèi)

四方.jpg

外觀缺陷自動化檢測產(chǎn)線檢測案例: 汽車零部件三維尺寸測量

多臺3D線掃相機布局在生產(chǎn)線上分別掃描零部件,在點云圖上處理計算對應(yīng)尺寸,計算位置度、平面度、高度等尺寸。

01.jpg

產(chǎn)線檢測案例:手機面板缺陷檢測

引入自動化外觀缺陷視覺檢測設(shè)備,可檢測出玻璃表面缺陷,提高玻璃產(chǎn)線的良品率, 提升生產(chǎn)效率。

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產(chǎn)線檢測案例:手機膠路引導(dǎo)和檢測

① 首先通過3D視覺采集手機殼待涂膠部分的外形和位置。輸出路徑引導(dǎo)噴膠機點膠

② 噴膠機進行點膠之后,3D視覺掃描膠路,檢測膠路是否有斷膠、漏膠、溢膠、偏膠等

③ 通常整個過程都需要10um的精度控制

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產(chǎn)線檢測案例:A手機石墨散熱背板缺陷在線檢測

檢測內(nèi)容:

包含43個檢測項,色差、飛邊、邊界、缺角、異物、劃痕、亮點等。

檢測機構(gòu):孔洞檢測專用的定制相機鏡頭+定制光源+機器人

算法:AI深度學(xué)習(xí),先取圖、在標(biāo)記、再學(xué)習(xí),越檢測越精準(zhǔn)。

節(jié)拍:3秒/PCS

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產(chǎn)線檢測案例:汽車零部件鋁件缺陷尺寸在線檢測

檢測內(nèi)容:冷隔、缺料、劃痕、氣孔、色差、毛刺、飛邊、焊渣等

檢測機構(gòu):孔洞檢測專用的定制相機鏡頭+定制光源+機器人

算法:AI深度學(xué)習(xí),先取圖、在標(biāo)記、再學(xué)習(xí),越檢測越精準(zhǔn)。

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產(chǎn)線檢測案例:鋰電池外觀缺陷檢測

適配多種缺陷

電池生產(chǎn)工藝繁多,缺陷種類較為復(fù)雜,包括露箔、暗斑、劃痕、缺料、邊緣起皺等??蓪ιa(chǎn)過程中的多種缺陷類型進行同時上傳標(biāo)注,利用平臺算法快速生成模型,本地部署后可對多種缺陷進行快速識別,升級速度快。

檢測效率高

電池缺陷檢測系統(tǒng)檢測不會受人為因素影響,檢測可信度高、穩(wěn)定性強,能快速穩(wěn)定的檢測凹坑、麻點、破膜褶皺等缺陷,大大提高了生產(chǎn)檢測效率,同時節(jié)約了人力成本。

抗干擾能力強

通過智能視覺神經(jīng)算法優(yōu)化,將各種圖像算法疊加,確保過濾背景干擾因素,保留缺陷識別有效部分,使其達到復(fù)雜背景缺陷識別的理想效果。

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