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通过人工智能技术和机械制造设备的结合,从而诞生出新的工作效率及更高的生产方式 产品中心
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智能行为分析系统

智能图像过滤系统

智能制造光测系统

|产品概述
    机器视觉是智能制造的必要手段,随着制造业向柔性化、信息驱动发展,机器视觉在智能制造中的应用范围和重要性迅速增加,成为未来实现智能工厂的核心基础。
    在工业应用中,视觉环境是可以被控制的,并且机器视觉系统所面临的任务是明确清晰的。机器视觉被用于分析图像,并且生成一个对被成像物体(或场景)的描述。这些描述包含了关于被成像物体的某些方面的信息,而这些信息将被用于实现某些特殊的任务,如智能质检上的应用,即借助机器视觉识别,快速扫描产品质量,提高质检效率。无论从产品出生到检测都确保了其中的精准性,实现低成本、大规模、无误差的智能生产。
|实现逻辑

生产现场
    根据现场生产环境及检测需求可能会对检测物件及载体进行标记。
前端采集摄像机
    信息的获取是指通过传感器,将光或声音等信息转化为电信息。也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息。根据用户生产环境具体需求采集摄像机可选为单目、双目、3D、深度相机等。
觅视智能光测系统
    觅视智能光测系统包含两个基本方向:图像识别和三维重建。
    图像识别更多应用于对物体的识别如某仪器某特定部位的位姿偏差,角度倾斜情况等。
    三维重建应用于有具体精度测量需求的场景如质量检测环节需要测试某零件配件的具体尺寸缺陷等。
结果输出
    针对具体需求可以将用户希望的最终数据单独显示或者跟类似声光报警系统集成发送脉冲信号至第三方平台。
 
|技术原理
 
    图像识别技术的实现过程分为:预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。基于视觉的三维重建,是指通过摄像机获取场景物体的数据图像,并对此图像进行分析处理,再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三维信息。三维重建技术的实现过程分以下几步:预处理-点云计算-点云配准-数据融合-纹理映射。
    实际上,每个算法都有自己的假设条件,不同的归纳偏倚会有不同的数据符合度。通常,我们可能需要对用户的特定需求(一个数据集)使用多个机器学习算法,然后比较算法的契合度,基本就是准确率,然后选择最合适的一个或几个优劣互补的组合算法。
    觅视智能光测系统可以最终实现无须人力的机器自主质检,且全天候无间断。目前,人工智能视觉检测过程用时已经可以做到比人工检测时间缩短80%,有效节约了检测的人工成本。另外,计算机视觉检测精准度高,可以检测到肉眼无法检测的微小瑕疵,且判断标准一致,保持了检测过程的一致性。将人工智能技术用于制造业将有效提高生产效率、实现柔性化生产、提高产品质量、降低人为错误、持续工艺改善、提升成品率,并降低生产成本。