机器视觉在工业制造业的成功是因为它提供更快、更精确和更加划算质量比人工目视检查。gydF4y2Ba
应对市场质量的必要性gydF4y2Ba
Yonatan凯悦,首席技术官兼联合创始人|gydF4y2BaInspektogydF4y2Ba
当前形势意味着制造商在所有行业都修改他们的生产流程。gydF4y2BaYonatan凯悦,Inspekto的联合创始人兼首席技术官,该公司发展gydF4y2Ba自治机器视觉gydF4y2Ba(lamv),解释了这种技术将人工智能(AI)的边界来应对市场需求。gydF4y2Ba
机器视觉在工业制造业的成功是因为它提供更快、更精确和更加划算质量比人工目视检查。然而,传统的机器视觉解决方案也有许多缺点,例如成本、复杂性和长时间的停机时间安装和培训。gydF4y2Ba
自治机器视觉(lamv)gydF4y2Ba
为了克服这些挑战,Inspekto自主开发机器视觉(lamv),一个新的类别的机器视觉质量检验。gydF4y2Ba
自治机器视觉是一种混合动力技术,合并gydF4y2Ba计算机视觉,深度学习和实时软件优化技术。与传统的机器视觉项目,插头和播放系统,lamv类别,独立的产品,任何用户可以简单地安装在生产线上不依赖机器视觉专家。gydF4y2Ba
在设置中,用户简单的开关控制器,并确保视野(FOV)覆盖的位置进行检查。然后用户地方中的一个很好的例子项视场,并使用鼠标标志着一个感兴趣的区域系统检测缺陷。gydF4y2Ba
与传统的质量解决方案,这需要成百上千的被训练好和有缺陷的样品产品,自动机器视觉系统平均只需要20到30好样品,和没有缺陷的。gydF4y2Ba
传统QA自治机器视觉翻转的参数。记忆有缺陷的产品是什么样子的,而是系统学习——就像一个人——一个好的应该是什么样子的。gydF4y2Ba
一次操作,lamv系统比较每个图像与种族冲突的设置,验证形状公差和表面的变化来识别任何缺陷。系统将向一个操作员沟通缺陷的位置或可编程逻辑控制器(PLC)。gydF4y2Ba
图像采集过程中gydF4y2Ba
自治自治机器视觉是一些人工智能引擎的结果在串联工作。算法由Inspekto使lamv系统通过自学和自我调节。gydF4y2Ba
Video-Sensor-Optimisation AI引擎自动调整被检查的照明产品和相机参数和环境条件,因此系统可以获得最好的形象,与完美的焦点,景深效果,暴露水平和动态范围设置。gydF4y2Ba
Detection-and-Alignment AI引擎自动定位产品的3 d空间。这意味着系统将识别产品即使他们出现在不同的位置或方向的它的运用。gydF4y2Ba
在操作,lamv系统保持学习——如果一个系统旗帜制造商认为缺陷异常,系统将学习而不是国旗在未来同样的缺陷。gydF4y2Ba
最大的灵活性gydF4y2Ba
系统,lamv类别并不特定于产品的,可以用来检查项目在每一个行业,生产与处理方法。gydF4y2Ba
lamv系统可以与厂商的沟通制度通过所有通用工业协议包括PROFINET Ethercat Modbus和可以安装在每个位置沿着博世概要文件,现在在大多数生产线。gydF4y2Ba
主要生产商博世、百事可乐、BSH马勒,吉博力,和邮报已经使用自动机器视觉,Inspekto的产品现在有一个全球足迹。在大流行后的场景,更多的世界各地的制造商可以选择加入这些全球球员拥抱自治机器视觉。gydF4y2Ba
内容与本文作者的意见,不一定代表RoboticsTomorrow的观点半岛app官网gydF4y2Ba
评论(0)gydF4y2Ba
这篇文章没有任何评论。成为第一个在下面留下你的评论。gydF4y2Ba
特色产品gydF4y2Ba
