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沖壓件産品尺寸-視覺檢測系統如何檢測

沖壓件産品尺寸-視覺檢測系統如何檢測

2021-06-23
針對沖壓機沖壓件尺寸、缺陷視覺檢測，欣維視覺開發出一套自動視覺檢測系統SVMS ,已廣泛應用於幾家自動化設備上産廠商。 5-25-3 5-4 系統方案： 1、採用500萬高速工業相機，千兆網接口，數據傳輸穩定。 2、25mm固定焦距工業鏡頭，捕捉兆級像素照相機的全部分辨率，低變形率 (低於1.0%)，爲焦點和光圈鎖定調節螺釘，在整個屏幕範圍内都具有高對比度及清晰度的圖像。 3、150mm LED工業背光源：AFT-BL系列LED背光源採用高亮度 、長壽命的LED發光管組成，能充分突出測量或檢測物體的輪廓信息。 4、14寸可觸摸一體工業計算機處理器，2*千兆網口、8進8出I/O卡、RS232\485接口 ，Intel Core I7，3代桌面處理器，雙核四線程，緩存3M，主頻3.3GHz，2G内存 ，500G機械硬盤。 5、自主開發智能軟件。 系統功能： 1、料帶尺寸檢測，孔直徑檢測; 2、孔之間連接斷裂、兩孔沖壓結合不良進行檢測; 3、孔個數檢測; 4、料帶位置檢測，發送數據與PLC控制系統做相應調整; 5、檢測精度：0.03mm; 6、自動剔除、報警信号輸出，不良統計、不良數據保存。 系統特點 ： 1、檢測率：不良100%檢測 2、不接觸，不幹擾 3、可多排孔同時檢測，0.2秒/片 4、維視智能軟件，軟件操作模塊化，簡單易學，操作員十分鍾上手 5、适用於任意形狀沖壓件、任意孔檢測 6、可視化監控，實時可見當前産品生産質量情況。
機械手視覺系統-引導定位抓取

機械手視覺系統-引導定位抓取

2021-06-23
随著工業技術的不斷發展，工業機器人（機械手）等已經成爲智能工廠核心組成單元；從上年特斯拉智能工廠 、不同汽車品牌加工裝配智能工廠，甚至到雷軍公布的小米“黑燈工廠”（效率比傳統工廠提升60%以上），機械手的産線應用改造已經成爲企業提高生産效率、減少成本的重要趨勢。  機械手視覺系統  在工業機器人（機械手）應用項目改造中，最核心的是視覺引導定位系統，主要包括動态跟蹤定位 、精準定位裝配、精準位置調整等技術。目前一套優性能 、兼容性強、應用便捷、定位精度高的機械手視覺定位系統成爲産線改造熱門關注點和需求點。  機械手視覺系統視覺引導  維視智造推出的“機械手視覺系統”全面兼容國内外廠商的工業機械手，並可搭載4台相機同時工作，生成360°無死角的圖像，抓取檢測都不受工件的位置影響，全方面實現動态跟蹤定位、精準定位裝配、精確位置調整等功能。 1 全面兼容主流械手、PLC控制系統 PLC控制系統  機械手視覺系統可與ABB、KUKA、FANUC、MITSUBISHI、EPSON、YAMAHA、DENSO、SIEMENS、OMRON、DELTA、Panasonic等主流機械手、PLC控制系統全面兼容，通過系統配置，完成視覺機器人任務配置，實現生産智能化。  2 功能強大，全場景應用  機械手視覺系統應用案例  針對不同的應用場景，機械手視覺系統可滿足機械手多相機應用定位 、動态定位抓取、姿态調整定位等需求。通過維視智造核心算法，該機械手視覺系統廣泛應用於貼合定位、印刷定位、裝配定位、拾取定位中。同時，支持多維度的統計和分析，可配置多種功能模塊、實現高精度、高效率生産檢測。
高光面産品瑕疵檢測

高光面産品瑕疵檢測

2021-06-23
在工業中使用高光面材質加工一些平整度較高，且表面要求較高的工件，如手機logo，軍用設備中的導光闆等産品，如下圖爲維視智造爲蘋果LOGO瑕疵檢測。 此類型的工樣品本身是屬於鏡面反光，工件本身平整度高，且易粘黏油污、手印等 反光問題：由於材質表面光潔度很高，已經形成一個高光鏡面，光源即使在很弱的狀态下，表面的反光也會有非常強的對比度 ，這種對比度會把表面本身的雜質、劃痕、研磨痕等缺陷覆蓋，使得視覺拍照無法檢測出零件表面缺陷。 倒影問題：由於材質表面已經形成一個鏡面，一般的光學鏡頭和光源的燈珠等都會在材質表面形成倒影 ，這個倒影會成像在最後的檢測畫面上,會嚴重影響材質表面的成像效果，造成檢測無法進行。 傳統光學系統成像-燈珠倒影 (無法進行檢測) 解決方案： 反光問題：BT系列遠心同軸照明成像系統採用平行光 反射照明 ，平行光成像的光學原理，可以把鏡面反光問題完美解決，即使表面有微小的劃痕、擦傷 、指紋 、油污等缺陷特征也會以很高的灰度對比度呈現出來，大大降低瞭後期圖像算法的難度 倒影問題：BT系列同軸照明成像系統(BT-2348+BT-CP64/X平行同軸光)，光路平行度高 ，光斑均勻且全覆蓋檢測樣品本身 ，不會産生系統硬件在鏡面本身上的倒影
1分鍾瞭解條碼/二維碼識别檢測

1分鍾瞭解條碼/二維碼識别檢測

2021-06-23
條碼/二維碼具有存儲量大、保密性強、追蹤性高、抗損性強、成本便宜等特性，已經滲透到我們生活中的各個角落，並且以條碼/二維碼爲連接載體催生瞭更多領域的新生态鏈。 在工業自動化、物流、食品、批發、醫療用品等衆多領域中 ，條碼/二維碼發揮著至關重要的作用，條碼/二維碼(QR碼、DataMatrix碼、MaxiCode碼、Aztec碼等)識别檢測也因此越來越受到自動化生産應用企業的重視。 對於二維碼識别技術，傳統讀碼器在識别過程中不但容易受到環境影響，並且對於同時需要讀取多個碼，具有局限性 。 這就需要高分辨率工業相機及機器視覺技術進行圖像預處理、譯碼、糾錯等 。 在産品生産過程中，利用VisionBank 智能視覺系統可對産品條碼/二維碼進行多線程跟蹤識别。 智能視覺系統根據條碼長度、或條碼内容，跟條碼識别的條碼信息進行檢測比較，給出判斷。 二維碼爲大小2mm的檢測，VisionBank智能視覺系統選用倍率較大的鏡頭 ，可以輕松識别。 對於一些特殊場景，在較大的視野内需要同時識别多個小尺寸二維碼，MV-EM系列高速工業相機及靈活的VisionBank智能視覺系統就能完美解決。
機械手視覺引導定位系統在包裝盒位置檢測應用

機械手視覺引導定位系統在包裝盒位置檢測應用

2021-06-23
多相機應用定位 機械手智能視覺系統擁有維視智造自主研發的專屬定位算法，通過多相機視覺系統計算目标位姿引導機械手運動定位 ，隻需1次檢測，定位精度可達0.01mm。 該系統中的多相機應用定位，主要應用在大幅面高精度的對位項目中，在玻璃、液晶貼合，AFC、FPC的貼合，太陽能電池片印刷前定位，印刷電路闆框架對位等都有著廣泛的應用。 多相機視覺系統 案例·包裝盒貼合定位檢測 機械手視覺系統 機械手智能視覺系統，在包裝盒貼合檢測中通過雙相機定位包裝盒對角，以區域中心爲特征點的匹配方法確定感興趣區域（ROI）,該系統經過圖像增強、圖像分割 、特征提取、模闆匹配等一系列圖像處理，精準定位包裝盒位姿，運用幾何運算計算包裝盒位置及旋轉角度,實現瞭包裝盒位置的實時、準確、非接觸式測量。 之後系統将包裝盒位置偏移傳送給SCARA機械手，機械手提供的數據自動抓取包裝盒及包裝盒蓋，實現高精度自動蓋盒包裝。
PCB/PCBA電子元器件（插件）視覺檢測系統方案

PCB/PCBA電子元器件（插件）視覺檢測系統方案

2021-06-23
随著電子制造業的發展，電子産品趨於多功能化、智能化和小型化。而PCB闆上元器件作爲電子産品中的重要精密部件，其質量直接影響瞭産品的性能。因此，質量的把控變得尤爲重要。  PCB插件視覺檢測 傳統的PCB闆元器件檢測主要是依靠人工肉眼檢測，而PCB闆上又存在著很多的焊點和細小零件，在這種複雜背景下，人工檢測勞動強度大、檢測效率低，而且容易受到個人主觀因素的影響，極大限制瞭企業生産效率和産品質量的提升。  PCB闆元器件智能視覺檢測系統  爲瞭降低PCB闆元器件生産組裝企業成本 ，滿足企業生産合格率，維視智造推出PCB闆元器件智能視覺檢測系統。該系統是一款基於VisionBank智能視覺技術開發的精密部件檢測系統。 在硬件方面，本方案基於英特爾硬件平台打造，支持英特爾® 酷睿處理器、英特爾 ® 至強 ® 處理器和 AI 加速器等硬件的異構計算，爲方案提供強大算力支持。  
智能視覺解決方案

智能視覺解決方案

2021-06-23
人工智能技術的出現使傳統行業發生瞭很大的轉變，例如常規相機轉變爲智能相機，傳統計算機視覺轉變爲智能視覺。在構建具備完整堆棧功能的、可靠的視覺安全系統方面人們仍面臨許多挑戰。因爲這些堆棧功能複雜，包括元器件選擇（傳感器、透鏡等）、驅動程序、HAL、算法集成、框架和應用程序、圖像質量微調及設備部署時需要的Al算法(SoC碎片化和計算體系結構）等。中科創達可針對成像技術提供一站式解決方案，包括完整的堆棧軟件工程、圖像質量微調及針對特定目标的算法開發和優化（包括深度學習AI算法和傳統圖像處理算法，如3A、WDR、360度拼接等）。 成像技術 中科創達開發瞭許多圖像處理及智能視覺算法。 針對SoC、OEM/ODM客戶，推出瞭3A算法、360度拼接 、人臉識 别、物體檢測、食物識别、智能場景檢測及更深層次的學習算法； 針對汽車用戶，推出瞭2A、WDR、Camera Framework (攝像頭構架）及Surround View (全景）算法； 針對物聯網客戶，推出瞭全堆棧工程功能，以助於提高效率； 針對行業客戶，推出瞭智能機器視覺算法。 智能相機實驗室 中科創達在全球擁有8個專業智能視覺實驗室，提供全套的智能視覺服務，包括核心模塊認證、驅動程序開發、系統和框架開發、應用程序開發和圖像質量微調。 攝像頭調優 8個面向SoC供應商（高通、英特爾、展訊、三星等）的智能視覺實驗室；300多個核心模塊、80多個傳感器；一級OEM/ODM和SoC供應商。 攝像頭開發 解決瞭22500多個攝像頭問題；堆棧開發／定制；ISP支持和管道定制；多攝像頭（同步和拼接）；3A算法；應用程序開發。 攝像頭優化 功率優化、熱控制、系統剖析和優化、算法剖析和優化、降低内存、快速啓動、加快深度學習、HVX。 攝像頭算法 兼容第三方算法、算法優化、算法評估、内部算法；人臉識别、物體識别、物體跟蹤/食物識别；用於移動SoC/OEM客戶的3A算法；用於汽車客戶的2A+WDR算法；全景拼接。
從戰略高度重視工業設計産業發展

從戰略高度重視工業設計産業發展

2021-06-23
工業設計是工業經濟的價值内核，是對工業産品的功能、結構、流程、外觀、原型等進行整合優化的創新活動。其重要性主要體現在四個方面：創造産品差異化，推進技術市場化，提升産業附加值，優化和再造産業體系。 自20世紀70年代至今，全球已有20餘個國家将推進工業設計産業化發展納入國家戰略，認爲工業設計是國家軟實力的重要組成部分，並且形成瞭四類發展驅動路徑，分别是：以英國爲代表的文化創意驅動路徑、以美國爲代表的商業市場驅動路徑、以德國與日本爲代表的高端制造驅動路徑和以韓國、北歐爲代表的國家政策驅動路徑，並助力上述國家占據國際制造分工鏈條上遊的高附加值環節。 我國工業設計産業發展存在的主要問題 我國工業設計産業雖已取得一定進展，但在制造業的品種開發、原型培育、附加值提升以及制造流程優化等方面還存在若幹突出問題。 (一)設計體系不完善，專業技術能力不強 一方面，欠缺完備的工業設計技術體系。作爲典型的智力密集型與技術密集型業态，工業設計的知識管理與技能管理在我國制造企業中還處於較低水平，現代工業設計的流程與方法還未在企業的産品研發、生産和服務過程中得到廣泛運用，導緻傳統制造企業試圖借助設計創新實現轉型升級時，往往難以有效培育、開發、整合和應用設計創新要素，消費市場中的設計需求無法有效導入産品的實際開發過程，工業設計總體還處於制造企業産品開發過程的“體外循環”。另一方面，缺少自主設計原型與生活方式模型研究的有效支撐。工業設計通過推進技術市場化、創造産品差異化、提升産品價值含量來促進制造業轉型升級過程，對於自主設計原型與生活方式模型的研發與儲備将在很大程度上決定設計創新的質量與深度。由於我國制造企業尚未廣泛觸及産品價值内核層面的構建，造成大量企業的工業設計創新長期停留在産品外觀樣式或服務表現形式等較淺層面，欠缺設計原型與生活方式模型對於産品功能結構與體驗方式的深層次研發和創新，緻使産品同質化的問題日趨嚴重。此外，設計領域的行業領軍企業與領軍人才總體上比較匮乏，我國缺少如蘋果、索尼等設計驅動型制造企業以及IBM、甲骨文等提供一體式創新解決方案的品牌服務型企業，也缺少如飛利浦·斯塔克、深澤直人等具有全球影響力的設計巨匠。 (二)企業應用意識不足 一是大量國内制造企業長期以來形成瞭“引進——消化”的思維慣性，在産品設計環節産生瞭嚴重的模仿與抄襲依賴，工業設計始終未能真正納入産品研發的成本結構，尤其欠缺在品種開發、原型培育、用戶體驗、制造流程優化等深層次的研發與籌備，導緻設計環節成爲仿制和簡單改良的溫床。二是功能性消費形态下相對單一的技術指标及其營銷反饋成爲普遍性的産品評價标準，企業管理者並未真正認識到在服務與體驗消費形态下設計創新對於提高産品附加值、培育和創造新興消費市場的重要作用。 (三)市場機制尚不健全 一方面，工業設計相關的知識産權保護體系總體上還比較松散，現行的管理與評定辦法未能有效遏制設計模仿與抄襲現象。以外觀專利爲例，盡管近年來我國外觀專利年均增長率超過30%，但由於專利條款設置上尚存在大量如僅限定産品造型細節的視覺性雷同數量等相對模糊的規則，使得設計抄襲、品牌模仿等現象因侵權成本過低而成爲常态，造成企業的産品設計研發投入難以在市場運行中得到有效的保護與增值，嚴重削弱瞭這些企業進行設計創新的積極性，也使得大量與設計體驗密切相關的制造業領域往往陷入低質低價的惡性競争之中。另一方面，工業設計的統計體系尚不成熟，很多地區尚未明確工業設計的統計分類，針對設計從業人員也缺少規範的職業資格認證體系，導緻其專業化上升空間嚴重受限，勞動報酬與相關行業相比處於較低水平，人才流失的現象嚴重。 (四)政策環境亟待改善 盡管有關部門和地方政府重視工業設計對於制造業轉型升級的促進作用，但“技術驅動型制造企業”和“加工驅動型制造企業”仍普遍處於低附加值産品輸出的舊有模式，未能找到實施工業設計創新與品牌化發展的有效路徑，亟待加強針對設計技術體系與制造體系對接的政策部署。同時，由於工業設計屬於工業與文化交叉領域，多頭管理的問題比較突出，不同時期、階段的政策缺乏系統性與連續性。此外，對大量中小微制造企業而言，導入工業設計創新仍需要借助有效的公共服務平台與金融平台來降低研發成本，現有政策體系對此部署不足。
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