SAP智能制造,为企业带来的无限机遇
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2024-02-29
根据中国汽车工业协会数据显示,今年 1 月至 10 月我国新能源汽车批发量已超过 250 万辆,11 月零售 37.8 万辆,而且今年 1-10 月全球广义新能源乘用车销量达到 702 万台,中国新能源乘用车世界份额占比 51%。跟随汽车轻量化进程以及人们对新能源车辆需求的高歌猛进,作为汽车的主要重大零部件——电池盒也扮演着更是越来越重要的角色,其质量不容忽视。
传统的人工检测方法速度慢、精度低、一致性差、易疲劳,已经远远不能满足现代工业生产中高速、高效和无损检测的要求。因此,提高电池盒的检测效率和准确性至关重要。
那么是否有更经济有效的解决方案?国辰机器人小编带您了解一款基于机器视觉的电池盒检测系统!
机器视觉技术具有极高的检测效率、检测精度和超强稳定性,结合AI所具有的“智能化”特性,可大大提高检测效率、提升产品质量、节省成本。
电池盒视觉检测系统检测原理:
通过CCD工业相机将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
电池盒视觉检测系统功能优势
深度视觉算法
针对新能源电池盒检测专门研发设计的基于深度学习的AI识别网络,会更可靠的针对瑕疵进行分类识别,甄别伪缺陷和真实瑕疵,保证产品质量的一致性,做到智能化的质量管理。
智能化数据管理
内置缺陷数据分析引擎,利用云计算和大数据技术,对采集的缺陷数据进行多维度数据分析,周期性、连续性缺陷及时报警。支持无缝对接MES,端侧间数据可共享,打破数据孤岛,多维度数据分析帮助企业进行产品质量分析和工艺改进,实现更全面的质量管理,助力打造智慧工厂。
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