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      沖壓件產品尺寸-視覺檢測系統如何檢測

      沖壓件產品尺寸-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 ,已廣泛應用于幾家自動化設備上產廠商。 5-25-3 5-4 系統方案: 1、采用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 (低于1.0%),為焦點和光圈鎖定調節螺釘,在整個屏幕范圍內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背光源采用高亮度、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內存,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、報警信號輸出,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,不干擾 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,操作員十分鐘上手 5、適用于任意形狀沖壓件、任意孔檢測 6、可視化監控,實時可見當前產品生產質量情況。
      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
      隨著工業技術的不斷發展,工業機器人(機械手)等已經成為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),機械手的產線應用改造已經成為企業提高生產效率、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,主要包括動態跟蹤定位、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為產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”全面兼容國內外廠商的工業機械手,并可搭載4臺相機同時工作,生成360°無死角的圖像,抓取檢測都不受工件的位置影響,全方面實現動態跟蹤定位、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,實現生產智能化。? 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、動態定位抓取、姿態調整定位等需求。通過維視智造核心算法,該機械手視覺系統廣泛應用于貼合定位、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、高效率生產檢測。
      高光面產品瑕疵檢測

      高光面產品瑕疵檢測

      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,軍用設備中的導光板等產品,如下圖為維視智造為蘋果LOGO瑕疵檢測。 此類型的工樣品本身是屬于鏡面反光,工件本身平整度高,且易粘黏油污、手印等 反光問題:由于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態下,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:由于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后的檢測畫面上,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采用平行光 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,大大降低了后期圖像算法的難度 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,不會產生系統硬件在鏡面本身上的倒影
      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了很大的轉變,例如常規相機轉變為智能相機,傳統計算機視覺轉變為智能視覺。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。因為這些堆棧功能復雜,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標的算法開發和優化(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 中科創達開發了許多圖像處理及智能視覺算法。 針對SoC、OEM/ODM客戶,推出了3A算法、360度拼接、人臉識 別、物體檢測、食物識別、智能場景檢測及更深層次的學習算法; 針對汽車用戶,推出了2A、WDR、Camera Framework (攝像頭構架)及Surround View (全景)算法; 針對物聯網客戶,推出了全堆棧工程功能,以助于提高效率; 針對行業客戶,推出了智能機器視覺算法。 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 解決了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、降低內存、快速啟動、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、內部算法;人臉識別、物體識別、物體跟蹤/食物識別;用于移動SoC/OEM客戶的3A算法;用于汽車客戶的2A+WDR算法;全景拼接。
      從戰略高度重視工業設計產業發展

      從戰略高度重視工業設計產業發展

      2021-06-23
      工業設計是工業經濟的價值內核,是對工業產品的功能、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:創造產品差異化,推進技術市場化,提升產業附加值,優化和再造產業體系。 自20世紀70年代至今,全球已有20余個國家將推進工業設計產業化發展納入國家戰略,認為工業設計是國家軟實力的重要組成部分,并且形成了四類發展驅動路徑,分別是:以英國為代表的文化創意驅動路徑、以美國為代表的商業市場驅動路徑、以德國與日本為代表的高端制造驅動路徑和以韓國、北歐為代表的國家政策驅動路徑,并助力上述國家占據國際制造分工鏈條上游的高附加值環節。 我國工業設計產業發展存在的主要問題 我國工業設計產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干突出問題。 (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。作為典型的智力密集型與技術密集型業態,工業設計的知識管理與技能管理在我國制造企業中還處于較低水平,現代工業設計的流程與方法還未在企業的產品研發、生產和服務過程中得到廣泛運用,導致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產品的實際開發過程,工業設計總體還處于制造企業產品開發過程的“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、創造產品差異化、提升產品價值含量來促進制造業轉型升級過程,對于自主設計原型與生活方式模型的研發與儲備將在很大程度上決定設計創新的質量與深度。由于我國制造企業尚未廣泛觸及產品價值內核層面的構建,造成大量企業的工業設計創新長期停留在產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于產品功能結構與體驗方式的深層次研發和創新,致使產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匱乏,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 一是大量國內制造企業長期以來形成了“引進——消化”的思維慣性,在產品設計環節產生了嚴重的模仿與抄襲依賴,工業設計始終未能真正納入產品研發的成本結構,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,導致設計環節成為仿制和簡單改良的溫床。二是功能性消費形態下相對單一的技術指標及其營銷反饋成為普遍性的產品評價標準,企業管理者并未真正認識到在服務與體驗消費形態下設計創新對于提高產品附加值、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產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。以外觀專利為例,盡管近年來我國外觀專利年均增長率超過30%,但由于專利條款設置上尚存在大量如僅限定產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為常態,造成企業的產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,嚴重削弱了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爭之中。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范的職業資格認證體系,導致其專業化上升空間嚴重受限,勞動報酬與相關行業相比處于較低水平,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于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”仍普遍處于低附加值產品輸出的舊有模式,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,由于工業設計屬于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臺與金融平臺來降低研發成本,現有政策體系對此部署不足。
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