工业视觉检测(产品缺陷视觉检测问题)

在大部分的生产制造过程中,外观缺陷检测是非常重要的环节。

比喻一台手机,从细小零部件到整机,期间要经过几百种不同的外观缺陷检测。

大家都知道,外观缺陷检测如果用人工来检测,那需要不少的成本,而且人工的检测效率比机器低,还存在视觉疲劳、精神不佳、人员培训、人员流动率高等一系列问题,工厂承担着很大的风险。

COWELL基于机器视觉检测和实时图像分析技术,为加工生产制造业的厂家提供了整套产品外观缺陷检测解决方案。

现在市场上,也有不少的工厂已经启动了用机器视觉检测代替人工,但机器视觉还是不能100%满足所有企业的检测需求:

1、 难以检测产品内部的缺陷

2、 不能检测完全无规律的复杂产品图像

3、 抗干扰能力差,容易造成错检漏检等问题

4、 为输入的缺陷检测指令,不能自主识别

5、 对于检测环境的要求很高等

COWELL 外观缺陷检测设备对于以上问题,专项研究,且能较好的提供解决方案。

对于传统机器视觉中无法检测的精密五金零部件、各类金属零件、PCBA板等复杂的缺陷检测领域,能较好的提供完整的解决方案。

视觉检测是基于图像进行处理,那么理论上只要能够采集产品信息,采集良品和不良品图片,那么就能出视觉检测/外观缺陷检测解决方案

相关推荐
_一条咸鱼_2 小时前
Python 数据类型之可变与不可变类型详解(十)
人工智能·python·面试
_一条咸鱼_2 小时前
Python 语法入门之基本数据类型(四)
人工智能·深度学习·面试
2201_754918412 小时前
卷积神经网络--手写数字识别
人工智能·神经网络·cnn
_一条咸鱼_2 小时前
Python 用户交互与格式化输出(五)
人工智能·深度学习·面试
_一条咸鱼_2 小时前
Python 流程控制之 for 循环(九)
人工智能·python·面试
_一条咸鱼_2 小时前
Python 语法入门之流程控制 if 判断(七)
人工智能·python·面试
_一条咸鱼_2 小时前
Python 流程控制之 while 循环(八)
人工智能·python·面试
_一条咸鱼_2 小时前
Python 垃圾回收机制 GC 深度解析(三)
人工智能·深度学习·面试
終不似少年遊*2 小时前
国产之光DeepSeek架构理解与应用分析04
人工智能·python·深度学习·算法·大模型·ds
訾博ZiBo3 小时前
AI日报 - 2025年4月23日
人工智能