新能源行业模组段侧缝焊接焊后检测/圆柱电池读码/深入应用OpenCV AI套件

导读

新能源行业模组段侧缝焊接焊后检测，误判率≤0.45%--机器视觉网 2023-04-12 13:31:33

2023-04-12 13:31:33 来源: 中国机器视觉网

模组段侧缝焊接焊后检测

大族视觉自主开发的集光学、智能控制和软件为一体的智能系统，可以进行缺陷识别、定位、检测与测量，在新能源行业应用已有较多成熟案例，产品性能及机器视觉检测技术优异。

案例详情

目前新能源汽车行业发展迅速，动力锂电池作为新能源汽车的心脏，其质量决定了整车的续航能力及安全性。因此锂电池出厂前，不仅要严格把控生产流程步骤，更要做好各项质量检测。

检测项目

锂电池模组段侧缝焊接焊后检测

检测需求

断焊、爆焊、漏焊、偏焊、高度差异、偏移等。

检测难点

高反光金属材质, 拍摄难度较大,模组尺寸大,焊缝在端板上,焊缝缺陷非常微小,肉眼难辨。

检测效果

2D视觉可精确检测焊缝的长度和宽度；3D视觉可稳定抓取焊接缺陷的形状

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圆柱电池读码，老问题有了“新解法”，突破动力电池读码大难点--机器视觉网 2023-04-12 13:19:48

圆柱电池读码，老问题有了“新解法”，突破动力电池读码大难点

2023-04-12 13:19:48 来源: 中国机器视觉网

你知道一块动力电池，占新能源整车成本的比例是多少吗？答案是40%-60%。造价大，需求高，动力电池被称为新能源时代“新石油”，而随着需求快速增长，其生产流程的可追溯性变得极为重要。为了让动力电池每个生产过程都“有迹可循”，许多环节都会进行赋码和扫码作业。而其中，因为形状、包装等因素，圆柱形动力电池的读码工作，尤为复杂。Regem Marr研祥金码深耕机器视觉领域多年，看它如何突破动力电池读码大难点：

难点一

生产线中的电池处于高速移动状态，拍照和解码都需要很快的速度。Regem Marr研祥金码R-5000系列智能读码器，全局快门，解决高速动态读码的需求，最高帧率可达213fps。

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探秘空间AI平台：轻松使用深度AI相机构建应用，深入应用OpenCV AI套件--机器视觉网 2023-04-12 14:19:40

2023-04-12 14:19:40 来源: 中国机器视觉网

什么是HK DepthAI？

让虹科带你一同领略AI深度平台的强大功能。HK DepthAI是一个空间AI平台，借助它结合相机可以让机器人、计算机等像人类一样感知世界，认识他们所看到的对象或特征是什么，以及知道它们自己在物理世界中的位置。它集五个关键功能为一体：人工智能 （AI）、计算机视觉 （CV）、深度感知、高性能（高分辨率和高帧率）和嵌入式（小型低功耗解决方案）。

通过调用HK DepthAI API ，您可以深入应用OpenCV AI套件，该套件可以让您在相机节点、图形系统中使用神经推理 （AI）、深度处理和计算机视觉 （CV） 功能。并且可以构建 AI、深度和 CV 的复杂组合，如下所示：

使用HK DepthAI API，您可以

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高速摄像在冶金研究中的应用―新闻频道- 视觉系统设计 2023/4/11 22:45:36

1.背景介绍

冶金中的非金属夹杂物对金属材料的性能有很大的影响，会使金属材料的塑性、韧性和强度等性能降低，甚至使材料出现空隙或形成裂纹。只有在极少数情况下，夹杂物可以起到改善金属材料性能的作用。因此，为了避免非金属夹杂物对金属材料的组织和性能等方面产生严重的影响，在熔炼、精炼和连铸等过程中，需要对非金属夹杂物进行有效地去除。

图1 冶金工厂

2.研究内容

太原理工大学陈超教授研究团队为研究夹杂物在去除过程中，在钢–渣界面的运动，基于相似原理，用Al2O3和聚丙烯PP 粒子模拟夹杂物，水模拟钢液，硅油模拟钢渣，建立了一个水模型。通过改变粒子尺寸、种类，以及油层黏度等因素，观察粒子在不同条件下在水–油界面上浮的运动过程，从而分析实际炼钢生产过程中各种因素对夹杂物去除的影响。

研究基于相似理论建立水模型，

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传统图像处理还有前景吗？ 2023-04-12 12:12

一、项目介绍

Segment Anything是由Facebook Research团队开发的一个强大的图像分割工具库。图像分割是计算机视觉领域的一项重要任务，旨在将图像中的不同物体或者区域进行像素级别的分割。Segment Anything提供了丰富的图像分割算法和工具，包括传统的方法和基于深度学习的方法，可以用于各种图像分割任务，如语义分割、实例分割、边界检测等。

二、项目流行趋势

项目地址: https:// github.com/facebookrese arch/segment-anything ( 2 4k⭐️)

( 4k⭐️) 主要语言： Jupyter Notebook

开源时间: 2023-03-23

2023-03-23 Github趋势榜 :

2023-04-08 - 6,0

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机器视觉对于智能制造的作用有什么？ 2023-04-11 09:16

机器视觉五大典型应用：

1：图像识别应用

图像识别是利用机器视觉对图像进行处理、分析、和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器工业领域中最典型的应用就是二维码识别了，通过机器视觉系统可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。

2：图像检测应用

检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛。

3：视觉定位应用

视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置，在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定。这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应

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视比特机器人多臂智能桁架控制器SpeedTruss正式发布，突破传统桁架自由度限制--机器视觉网 2023-04-12 10:23:34

2023-04-12 10:23:34 来源: 中国机器视觉网

随着智慧工厂的广泛建设，桁架机器人在制造、物流等环节中的作用日益凸显。当前大部分工厂仍采用传统PLC（可编程逻辑控制器）来控制桁架，仅能实现简单场景下的桁架运动控制功能，难以支持复杂作业环境以及动态任务场景下多臂桁架机器人的灵活高效控制。且PLC编程开发周期长、成本高、调试难，无法实现快速交付。

针对以上亟待解决的难点，视比特机器人推出了国内首款多臂智能桁架机器人控制器——SpeedTruss，以最优运动规划突破传统桁架自由度限制，实现了多臂共轴桁架机器人在复杂环境、复杂任务下的自动规划、主动避障、敏捷执行，适应全场景柔性生产需求；同时支持低代码灵活开发，极大地简化了开发流程，大幅缩短了投产周期，为工厂智能化水平和生产效率的提升带来质的飞跃。

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FLIR机器视觉摄像头升级防尘服务，助力各专业领域严苛应用--机器视觉网 2023-04-12 10:51:37

2023-04-12 10:51:37 来源: 中国机器视觉网

机器视觉摄像头通常采用密封设计，以防止灰尘进入摄像头，并采用防水、防尘材料制造，以确保其在不同的工业和户外环境中也能够正常运行。出于对成像质量、使用寿命、安全因素的考虑，特别是在一些高精密设备和仪器中，机器视觉摄像头对防尘要求极高。

专业领域的研究人员、制造人员和诊断专家都知道，成像设备尺寸越小，就越需要避免可能对放大样本产生阻挡或使之模糊的颗粒。荧光显微术、细胞或肿瘤分类、细胞计数、血液学诊断、显示检查和半导体生产线等应用需要极其干净的光路才能确保结果的准确与可靠。

FLIR 在加拿大制造厂 ISO 认证的洁净环境（ISO7-10000 级）中清洁和组装所有机器视觉相机光学组件。该防尘标准等级一般足以满足以上应用要求——这里的“粉尘”是指所

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工业“智造”狂飙，哪些行业一再选择迁移科技3D视觉？--机器视觉网 2023-04-12 11:09:45

2023-04-12 11:09:45 来源: 中国机器视觉网

作为全国技术领先的 3D 视觉产品及解决方案供应商，迁移科技在 3D 视觉领域深耕多年，致力于以技术赋能产线智能升级，凭借稳定、易用、快速交付能力，已服务汽车、家电、机械加工、新能源、物流、化工、食品、医药等多个行业数百家客户，积累了大量知名优质客户与超高客户口碑。

汽车行业：携手3D视觉智造未来

汽车行业是机器视觉渗透最快的行业之一，汽车制造过程中的零部件上下料、装配检测、涂胶等多个生产场景都离不开机器视觉技术，通常一条产线需要十几套机器视觉系统。据财通证券研究报告称，汽车产业的电动化、智能化将推动汽车向“大型电子产品” 演化，电子零部件成本占比可能超过整车 50%。产线上的海量汽车零部件将催生更多上下料、检测等需求，为机器视觉发展提供沃土

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芯算一体端侧跌倒检测算法，可以立刻出警对伤者进行救助--机器视觉网 2023-04-12 11:25:13

2023-04-12 11:25:13 来源: 中国机器视觉网

养老和育儿服务，体现着一个城市的温度，是社会文明程度的重要标尺。独居空巢老人，独自玩耍的小孩或是住院病人的健康状况和人身安全，往往是家属、社区和政府等各方面最为牵挂的问题。芯算一体硬件生态伙伴推出了——跌倒检测摄像机。

产品特性

支持人形算法，兼容人形侦测，移动侦测。支持移动侦测报警、声音侦测报警。支持警戒灯，警戒区域设置，入侵告警，支持预置位功能等支持一键呼叫，语音对讲，双向降噪，对讲更清晰。支持全彩夜视，智能夜视，支持远程开关视频。支持云存储录像，紧急事件支持上传到云端，视频云存储，云备份，录像永不丢失。支持远程监控，随时随地监控，支持多用户远程预览支持视频云存储/TF卡储存。TF卡最大支持128G。

算法介绍

当发生意外跌倒的状况时

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基于多传感器融合的定位和建图系统，应用于实时定位与建图技术领域--机器视觉网 2023-04-12 11:38:05

2023-04-12 11:38:05 来源: 中国机器视觉网

本文重点分享了传感器介绍、激光雷达(惯导)SLAM、多传感器融合(激光雷达-惯导-视觉)、激光雷达的实时定位和网格(mesh)重建系统(ImMesh)等方面的内容，希望能给大家带来帮助。

传感器介绍

IMU(加速度计)的测量频率高，即可以精确的测量到物体的姿态运动，对运动灵敏，同时成本低，体积小，抗干扰能力强，基本上在多传感器融合中是一个必备的传感器。但IMU也有局限性，第一点是测量值存在随机游走的bias，第二点是由于通过积分的形式计算出那个姿态，因此会存在累计误差，导致长时间的积分结果不可靠。因此常是IMU+雷达或IMU+视觉相机进行计算。

因为视觉相机比较轻小，价格便宜，所以一般是基于视觉相机的SLAM被广泛应用在无人机，AR/VR等

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为什么现在不看好 CV 方向了呢? 2020-05-09 20:59

如果仔细看每年顶会论文的接收情况，就会发现投稿机构的集中趋势：

互联网公司的AI研究院 top大学的计算机系

这一切，都只因为“算力不平衡”。

深度学习在CV领域全面开花，通过单机MATLAB创造优秀模型的日子一去不复返，同样的idea，GPU定胜负：

GPU多则网络容量更大，拟合和泛化能力有可能更强 GPU多则batch_size更大，模型效果有可能更好 GPU多则必然调参更快，你做10天的实验别人可能1天就完成了

对于小实验室和小公司来说，没有GPU意味着输在了起点。即使竞争对手比你多几张卡，最终定量评估指标就比你高出一大块。

对于学术界来说，想到一个厉害的idea后，实验需要：

2个以上数据集 3种以上对比算法 多个超参数调试

算一算，需要多长时间？运气好、思路清晰、编程能

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