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  • IC芯片視覺檢測解決方案,高效、精準、自動化
    現(xiàn)代電子產(chǎn)品中離不開IC芯片,而芯片的質(zhì)量和可靠性則關系到整個產(chǎn)品的運行穩(wěn)定性。為了確保芯片質(zhì)量和可靠性,需要使用高效準確的檢測系統(tǒng)。 視覺檢測解決方案是一種基于計算機視覺技術(shù)的全自動檢測方案。該方案的核心在于將IC芯片表面上的各種缺陷、瑕疵、損傷等問題通過光學成像模塊拍攝進入計算機系統(tǒng),并使用圖像處理和分析模塊對其進行分析和識別,然后經(jīng)過數(shù)據(jù)分析和驗證模塊進行判別,最終的結(jié)果根據(jù)反饋控制模塊會出具相關的判別報告,從而實現(xiàn)對IC芯片品質(zhì)的高效、快...
    2024-06-19 10:21:19
  • CCD機器視覺檢測在鋰電池極片上的外觀缺陷識別
    鋰離子電池在近幾年得到了飛速的發(fā)展,但因為受制于工藝和生產(chǎn)條件的約束, 產(chǎn)能和需求之間存在較大的矛盾,目前鋰電池極片采用的檢測方式基本為全人工目測檢查的方式,然而極片加工出來后有很大幾率存在多種瑕疵,必須在電池壓膜組裝之前對所有極片進行檢測,將廢品、次品 ( 可處理后利用 ) 和正品辨識出來后分別存放和處理。 人工的檢測可靠性、穩(wěn)定性和效率無法有效控制,并且現(xiàn)在疫情期間的人工成本高昂,勞動力密集也直接制約了鋰電池的低成本生產(chǎn)。 由于人力資源...
    2024-06-18 11:06:31
  • 3分鐘了解智能制造中的AOI檢測技術(shù)
    這些年,隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”“人工智能”等詞匯頻繁出現(xiàn)在大眾視野,在與民生息息相關的工業(yè)領域,紛紛指向了一個非常明確的目標——智能制造。 在智能制造過程中,由于各種原因,零部件不可避免地會產(chǎn)生多種缺陷,如印制電路板上出現(xiàn)孔錯位、劃傷、斷路、短路、污染等,液晶面板的基板玻璃和濾光片表面含有針孔、劃痕、顆粒等,這些缺陷不僅影響產(chǎn)品性能,嚴重時甚至會威脅到生命安全,對用戶造成巨大經(jīng)濟損失。隨著電子技術(shù)、圖像傳感技術(shù)和計算機技術(shù)的快速發(fā)展,AOI(自動光學)檢測技術(shù)...
    2024-06-18 11:04:34
  • 機器視覺在復雜環(huán)境下焊接、焊點的自動化缺陷檢測應用
    焊接,也稱作熔接,是一種以加熱、高溫或者高壓的方式接合金屬或其他熱塑性材料如塑料的制造工藝及技術(shù)。 現(xiàn)代焊接的能量來源有很多種,包括氣體焰、電弧、激光、電子束、摩擦和超聲波等,隨著工業(yè)的發(fā)展和科技的不斷進步,焊接智能裝備憑借其輸出能量大、焊接速度快、適用性強的優(yōu)勢已在航空航天、汽車、3C電子等制造業(yè)中得到廣泛應用。 在這些行業(yè)應用過程中,市場也不斷對焊接加工品質(zhì)提出了更高的需求,例如更多類型材料的焊接能力、焊點焊面的完整度與連續(xù)性、焊接品質(zhì)的檢測...
    2024-06-17 09:57:46
  • 工業(yè)視覺檢測——制造過程中的缺陷和異常檢測
    在工業(yè)生產(chǎn)中,缺陷和異常的檢測對于保障質(zhì)量標準至關重要。在許多情況下,人工質(zhì)檢習慣于在產(chǎn)品下線時對其進行檢查。然而,隨著機器學習和人工智能的出現(xiàn),現(xiàn)在可以使用自定義模型來檢測產(chǎn)品中的缺陷和異常。在這篇文章中,我們將探討機器學習在視覺檢測中的應用,并討論它為制造商提供的一些好處。我們將研究不同行業(yè)的實際應用,并了解為什么基于人工智能的視覺異常檢測在現(xiàn)代制造設備中越來越受歡迎。 生產(chǎn)線的傳統(tǒng)檢驗 自工業(yè)時代開始以來,制造商一直在使用不同的技術(shù)來監(jiān)控裝配...
    2024-06-17 09:49:39
  • 運行軟件CPU占用率過高該怎么辦
    原因1.: 硬件方面導致的CPU使用率過高 硬件原因只有更換硬件 原因2.: 軟件方面導致的CPU使用率過高 如下: 方法1.:關閉不需要的程序進程 在左下角搜索框輸入任務管理器,點擊回車進入任務管理器。 2.進入任務管理后,可以看到有哪些應用在運行。 3.然后點擊性能選項,再點擊CPU,然后點擊下方的打開資源監(jiān)控器。 4.進入資源監(jiān)視器后,點擊CPU選項,就可以看到現(xiàn)在正在運行的程序了。 ...
    2024-06-15 10:28:19
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