用于检测电感外观缺陷及暗裂,CCD摄像头结合图像采集卡以及光源照射抓取图像,计算机运用各种图像处理算法对数据进行图像分析,判断其是否合格,然后将信号发送给控制系统进行剔除动作。
用于精密锣丝、精密齿轮等外观缺陷检测行业,解决人工检测中错检、漏检等一些疑难现象,检查结果具有稳定性、确定性,代替人手检测,帮助客户在节约人力成本的同时提高产生的检测质量,增加产品的市场竞争力。
主要用于检测各种型号、大小的橡胶圈密封圈O型圈,对橡胶配件的边缘轮廓是否有缺口或毛边以及尺寸。并用标准模板图像或设定的相关参数做对比,如发现不一致区域并且超过设定的参数范围,则输出废品报警信息及剔废控制信号。
主要用于检测圆盘、齿圈、气门座圈、含油轴承、活塞销、球轴承等中小型汽车零部件,可用于汽车五金工件尺寸测量,漏翻边,焊错位置,螺母错焊,漏焊,分拣,漏加工等,检测工件上下端面的崩损、端面伤、错位、裂纹等外观缺陷,最小检测直径可达5mm。
设备用于检测各种医疗产品的异形、尺寸超差、气泡黑点/异物、破损/破洞、接缝不齐等缺陷。自动上料排序、拍照检测和NG品分拣,以及检测一次性注射针针尖毛刺、倒插缺陷等。人工检测易导致不良产品流出,而机器视觉检测系统提供了解决这些问题的方案。
针对各种军工零部件,通过计算机控制,检测力传感器和位移传感器信号,实现计算机软件对数据进行检测、记录和自动分析判别,完成计算机自动检测部件刚度是否达到设计要求的专用设备。
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提供机器人视觉引导及智能检测系统
提供机器视觉与机器人视觉整体解决方案
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案例分析
传统的电感外观缺陷检测采用人工检测,效率低、出错率高、成本高。为了克服人工检测的缺点,提高电感生产的自动化程度,设计基于机器视觉的电感外观缺陷检测系统。根据样机实验结果显示,检测系统大大提高了检测效率和精度。
汽车零部件视觉检测系统通过识别图像特征,分析计算冲压工件的特征信息,判断产品是否符合要求,并输出控制信号。检测过程为自动检测,异常时给出异常信号,同时对应输出OK或NG信号,并在工控机存储不合格零件图片。
结合计算机视觉、人工智能以及模式识别技术的视觉系统代替人工检测产品的质量,更好地检测橡胶产品尺寸大小、表面质量和颜色,克服人工检测中因疲劳带来的漏检误检。
经过系统标定、图像采集、图像预处理、图像分析和提取零件这几个步骤,得出的结果比传统测量的结果精度大大提高,实现了非接触测量,节省了时间以及提高生产效率。
案例分析
筛分设备筛选过程——广东思诺威视
机械筛分,往往只是叫筛选,是以实践颗粒 矿石材料分离成多个等级由颗粒大小.这一实践中出现的各种如采矿和工业矿物加工、农业、医药、食品、塑料、回收。采矿和矿物加工行业
2019-08-30金属外观缺陷检测——广东思诺威视
钢材表面缺陷表现为结疤、裂缝、气泡、夹杂(非金属夹杂)、折叠、麻面、分层、拉裂、辊印、粘结等不得超出相应标准规定。 有色金属材料表面缺陷表现为裂缝、起皮、起泡、针孔
2019-08-30外观缺陷检测——广东思诺威视
产品表缺陷检测属于机器视觉技术的一种,就是利用机器视觉模拟人类视觉的功能, 光学筛选机 ,从具体的实物进行图像的采集处理、计算、最终进行实际检测、控制和应用。 当今消
2019-08-30影像筛选设备的检测问题
一般来说影像的筛选设备大部分都是影像的问题,,螺丝 光学 筛选机 厂商, 光学影像筛选机 , 筛选机 ,所以在进行检测机器的时候不妨多留意一下 光学 筛选机 ,影像筛选机和光学
2019-08-22思诺威视CCD视觉检测设备
一般来说,,筛选设备的故障诊断一般是分为以下的几个方面: 一个方面就是状态量的一种检测,这种检测就是用来检测传感器的运行是否是正常运行的。 第二种就是指CCD视觉检测设
2019-08-22广东思诺威视科技有限公司成立16年以来,一直致力于图像技术及机器视 觉的研发和制造,现有机器视觉系统高级研发人员,工业自动化工程师等70 多名。
公司主要技术核心骨干人员来自于华为,比亚迪,富士康等一流制造业企业,具有多年的软件设计, 视觉及图像比对技术,工业自动化等方面成熟经验。
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