精准量化压缩气体泄漏/皮革表面缺陷检测系统深度解析/锂电池电极片表面缺陷检测

导读

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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FLIR声像仪“Plus”版提升检测效率，精准量化压缩气体泄漏--机器视觉网 2023-04-13 11:27:04

2023-04-13 11:27:04 来源: 中国机器视觉网

为了提升用户体验FLIR声波成像仪不断升级完善，将电池内置、扩大检测范围、搭配专业软件之后，这一次更是吸取用户的建议全新推出FLIR Si124-LD Plus一款能高效检测压缩气体泄漏检测的声波成像仪。

设备更智能，操作更简便

延续了符合人体工学的单手操作设计，同时新增多项有助于提升其实用性和效率的增强功能，比如：自动滤波：自动选择微量气体泄漏检测的最佳频率范围，杜绝漏检，同时可通过消除无关背景噪声，提高检测效率；自动测距：在距泄漏源5米内自动测量至泄漏点的距离，实时、可靠地估计泄漏率；连续自动校正：提高泄漏检测性能，可发现范围内更小的气体泄漏，检测下限从0.016升/分降至0.004升/分（0.016升/分=0.00057CFM，0.00

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摇橹船科技全新二代智能皮革表面缺陷检测系统深度解析--机器视觉网 2023-04-13 10:44:44

2023-04-13 10:44:44 来源: 中国机器视觉网

实际场景中，皮革表面检测受到环境、光线等复杂环境因素的制约，检出率会受到不同程度的影响。普通智能视觉装备，很难实现100%达成，摇橹船科技全新升级的“新二代”智能皮革表面缺陷检测系统能帮助客户全方位完成表面缺陷检测。

胶粒无法有效检测出来，对白点过于敏感，凹坑、线结检测效果不够理想，胶带检测效果不够理想，浮尘误检更突出了。皮革背面缺陷不能检测怎么办?摇檐船科技全新二代智能皮革表面缺陷检测系统，着重提高对胶带异物、线结、凹坑、胶粒等重点关注的缺陷检测效果；有效减少浮尘误检问题、大幅度提升各种缺陷检测率；检测算法可用于细、粗纹路、不同颜色及背面皮革的表面缺陷检测。

摇橹船科技全新二代智能皮革表面缺陷检测系统

在摇橹船科技红船实验室的皮革表面缺陷

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工业相机传感器解读，具有高图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力--机器视觉网 2023-04-13 13:42:17

2023-04-13 13:42:17 来源: 中国机器视觉网

什么是CCD传感器和CMOS传感器？

工业相机相比于传统的民用相机（摄像机）而言，它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等，目前市面上工业相机大多是基于CCD或CMOS芯片的相机。CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其它器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换形成电荷包，在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。

CMOS图像传感器的

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基于机器视觉的锂电池电极片表面缺陷检测的应用--机器视觉网 2023-04-13 13:31:12

2023-04-13 13:31:12 来源: 中国机器视觉网

锂电池与其他类型的蓄电池的区别在于其使用的电极材料含有的主要金属元素为锂元素。锂电池按照电极材料的不同可分为:锂金属电池和锂离子电池。两者主要的区别在于:前者的电极材料为金属态的锂，后者的电极材料则是嵌锂化合物即锂离子在嵌入基体上发生嵌入反应所形成的一种复合物。由于锂金属电池存在无法多次使用或者多次使用会有安全隐患等缺点，即多次充放电会导致电池实际容量大幅降低，甚至会导致电池内部产生短路的情况，所以目前在人们实际日常生活中大范围使用的都是锂离子电池，通常人们简称其为锂电池。

近年来随着便捷式电子设备行业的蓬勃发展以及新能源技术与新能源汽车行业的兴起，对锂电池的需求大幅度增加。锂电池电极片作为锂电池最为核心的部件，其表面如果存在缺陷，则会给锂电池

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基于深度学习的OCR错漏检测，实现产品字符缺陷的精准检出--机器视觉网 2023-04-13 13:23:00

2023-04-13 13:23:00 来源: 中国机器视觉网

在工业生产中，许多产品会在表面进行字符印刷。在印刷过程中，这些字符常常会出现漏印、错印、叠印等情况。针对此种现象，许多制造企业积极寻求高精度、高准确度的检测方式，对产品进行OCR错漏检测，旨在大幅提升产品的出厂质量。

随着机器视觉技术的不断发展，使用该技术获取目标的信息，实现物体表面缺陷检测越来越普遍，OCR错漏检测技术相比前几年也有很大的突破，对于检测产品表面字符已经不再是难点。

OCR错漏类型与机器视觉检测优势

OCR错漏检测，是指对部件或产品上印刷的字符进行确认、辨别、判定的检测。但由于产品型号众多，商标丝印各不相同，且该类缺陷类型多样、产品成像角度不稳定。所以，OCR错漏检测对于正确打光、工业相机的相对位置、被检测部件、复杂的机器视

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机器视觉下的产品品牌识别，准确识别纸箱指定区域的字符以及图案，防止混料--机器视觉网 2023-04-13 13:14:43

机器视觉下的产品品牌识别，准确识别纸箱指定区域的字符以及图案，防止混料

2023-04-13 13:14:43 来源: 中国机器视觉网

客户需求

客户的包装线上有7个不同的品牌的纸箱，需要通过机器视觉识别纸箱输送线上每个纸箱的品牌、批次，防止混料。纸箱上图案区域大在600*400mm内。根据产线速度，视觉系统对单个纸箱的识别需要控制在2s以内。需要通过纸箱上的条码、字符、图案来区分纸箱的品牌和批次。

广泰科技检测方案

· 工艺流程图

· 设备清单

· 安装示意图

采用DALSA2000万像素的相机，检测视野约600*400mm；采用2500万像素的相机，检测视野可以做到600*600mm。每个纸箱进入相机工作区域后的位置有差异，因此需要机器臂带着相机移动至最佳检测位置。相机安装高度为1200mm

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机器视觉是实现流畅的打印与应用工作流程的关键所在―新闻频道- 视觉系统设计 2023/4/12 23:14:08

在实际工作中，企业无法安排员工在生产线上密切关注通过打印与应用系统运行的每个贴签产品或包装。这就是为什么我们在标签应用程序中看到了这样的趋势——信任自动化，但仍需验证，尤其是对于打印与应用标签程序。固定式工业扫描器和机器视觉系统助力构建标签可信度。

了解如何使用机器视觉技术来验证标签的存在、位置、质量和准确性，以实现全自动化且合规的流程。

对于制造商、仓储经营者或其他需要遵守多项行业、政府和客户要求的下游供应链企业而言，信任不能替代验证，这是防患于未然的优选方式。因此，企业需要培训员工如何确认每个零件及成品质量的一致性和设计合规性，可能还需要投资于机器视觉系统，通过这些系统来自动检查汽车、电子元件、食品、饮料、药品等各类产品，以确保生产、装配和灌装的准确性。另外，企业也需要从消费者安全和财务影响等层面，去了

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视觉AI技术实现更精准的包裹分拣―技术与应用频道- 视觉系统设计 2023/4/12 23:17:15

随着电商物流需求量的日益增加，全渠道履约并直面消费者，成为了物流业的发展趋势，这无疑给物流企业带来了巨大的运营压力。投资自动化设备进行数字化升级将有机会重构物流行业的底层链路，物流设施必须快速、准确地检测和分拣各种各样的货品，才能提升行业整体效率。

然而，由于货品和包裹类型存在大量差异，再加上托盘或输送带背景变化，基于规则的传统机器视觉方法难以实现所需的检测准确性并准确分拣。而且这类技术的维护非常耗时，通常需要对操作员进行专门培训。因此物流业检测和分拣应用自动化主要面临以下三个棘手的业务挑战：

1、货物丢失或处理错误：广泛的包裹类型和多样性背景常导致难以检测到货品。而检测不准确可能会导致货物输送路线分配错误。

2、难以准确分拣物品：物流设施通常根据类型分拣货品以提高效率，容易导致分类错误。

3、设备损坏

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为什么用生成模型vae训练cifar10后，重构的cifar 10图片在分类器分类准确率不高？ 2023-04-12 10:32

简单看一下VAE的reconstruction损失，在Fourier Space

e是error

任何频率上的模糊误差的大小都与|F(x)||1−F(k)|成正比，在自然图像中，图像的高频power比低频小得多，因此重建项将被低频误差所主导。而Resnet是CNN-based模型，CNN对低频信息敏感，所以效果不好。

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总结一下：主要两点，第一点是VAE模型生成的图片有信息损失+低频error（主因）。 第二点CNN对低频敏感

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Top 5 Artificial Intelligence Courses：排名前五的人工智能课程 2023-04-12T15:46:25.000Z

The world of artificial intelligence and the industries within – Natural Language Processing (NLP), computer vision, and more – is changing at lightning speed. In the beginning of 2023 alone, new state-of-the-art models in generative text (GPT-4), image segmentation (Segment Anything Model), and other task types have been released and made available for use.

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