AI在塑胶行业的视觉检测
2023-01-14
种适应性较强的的密封件。橡胶密封圈性能的好坏会直接影响生产组装线的正常工作。目前橡胶密封圈的检测主要是依赖人工去检测，这种检测方法容易受密封圈弹性形变和加工误差的影响，造成其尺寸公差误差大和边缘轮廓存在缺陷。并且橡胶密封圈需要连续大批量生产，人工需长时间进行高强度作业，容易造成视力疲劳而出现差错，同时检测精度和效率也不高等问题。
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种适应性较强的的密封件。橡胶密封圈性能的好坏会直接影响生产组装线的正常工作。目前橡胶密封圈的检测主要是依赖人工去检测，这种检测方法容易受密封圈弹性形变和加工误差的影响，造成其尺寸公差误差大和边缘轮廓存在缺陷。并且橡胶密封圈需要连续大批量生产，人工需长时间进行高强度作业，容易造成视力疲劳而出现差错，同时检测精度和效率也不高等问题。
视觉检测系统能稳定工作在各种恶劣环境下，高性能的数字接口，快速触发响应，确保精准的捕捉图像，可同时识别出一张图片内药品的尺寸、缺陷类型并对其进行分类，有效解决复杂背景下的识别难、速度慢等问题，可以满足绝大部分工业场景的检测标准，提高药品生产和包装检测的准确率。
随着消费电子产品市场需求的不断新增，人们对其产品质量的要求也越来越高。在消费电子产品检测中，例如一个手机产品，其零件种类多，缺陷需求分散，而且产品迭代周期快，检测设备需要快速响应各类缺陷检测;另一方面，不同的零部件存在如缺失、移位、划伤、漏铜、脏污等多种缺陷与背景对比度低，复杂等，检测困难。
在汽车生产过程中，焊接是重要的部件装配连接手段。由于焊接过程中会受到材料、性能、表面状况、工艺参数、网压波动等多种因素的影响，因此焊接时会偶发不稳定情况，最终导致部件焊接不良的出现。为保证汽车生产品质与生产效率，众多汽车及汽车零部件厂商积极引入机器视觉系统，作为焊接质量检测的重要手段之一。
作为工业视觉系统整体解决方案提供商的，多年来在多项关键技术上取得持续突破，沉淀了50多项发明专利和200多项软著认证。并且推动了多项技术在工业企业实际使用场景的具体落地。助力工业企业进行智能化转型，实现生产效率的提升，重塑企业核心竞争力，稳步迈入工业4.0阶段。
在纺织行业的生产过程中，必不可少的一个环节是对成品的瑕疵检测。在以往，大多采用人工检测的方式，但这种方式受限于人体生理因素，极易受疲劳、注意力不集中等因素影响导致检测结果准确率降低。智能化领域中的机器视觉缺陷检测系统可以说是一种检测利器，其结合光学成像技术、计算机技术、数控技术、机械工程技术等技术，能够从定位、检测、测量、识别多方向辅助生产环节，是实现生产智能化的有效手段。
在涂布工序完成后，活物质与箔片的剥离强度很低，还需要经过辊压工序，增强活物质与箔片的粘接强度，防止在后续的电解液浸润环节中出现剥落现象。
医药行业关系到人类的生命健康，世界各国对药品生产制造过程都给予了高度重视。医药行业是机器视觉应用较早的领域之一，目前在发达国家以及国内知名药企中，机器视觉技术已经在逐步应用。
疫情无疑对全国乃至全球制造业供应链都造成了一定影响。后疫情之下，大量依赖人工劳动力的企业显得无力又无奈：随时面临停产、停工的风险。但基于智能制造和数字化技术,减少人工依赖的“机器视觉”能很好地助力企业维持正常生产。
作为关系人类生命安全的特殊商品——药品，其在生产、包装、运输中都有着严格的要求。为了减少次品率，越来越多的企业在药品包装的过程中引入机器视觉检测系统，不仅提升了效率，更将NG率降到了历史新低。