機器視覺光源該如何選擇?
2023-10-12
在整個機器視覺中除了最核心的工業(yè)相機，還有一項設(shè)備對整套系統(tǒng)效果影響很大，那就是：光源。很多機器視覺項目失敗的主要原因是圖像質(zhì)量不好，特征不明顯。因此光源的選擇也是非常重要的，今天就來講講機器視覺光源應(yīng)如何選擇。
在整個機器視覺中除了最核心的工業(yè)相機，還有一項設(shè)備對整套系統(tǒng)效果影響很大，那就是：光源。很多機器視覺項目失敗的主要原因是圖像質(zhì)量不好，特征不明顯。因此光源的選擇也是非常重要的，今天就來講講機器視覺光源應(yīng)如何選擇。
鋰電池市場日趨成熟，鋰電池成為帶動整個鋰電產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的新引擎。但在鋰電池生產(chǎn)過程中，外觀難免出現(xiàn)各種缺陷，影響產(chǎn)品的質(zhì)量和電池組的裝配，甚至有嚴(yán)重質(zhì)量隱患。因此，對鋰電池進行外觀缺陷檢測，是鋰電池制造中非常重要的一環(huán)。然而，傳統(tǒng)的人工目檢方式存在漏檢率高且效率低的問題，無法滿足自動化快速生產(chǎn)的需求。為了提高鋰電池檢測的速度和準(zhǔn)確率，機器視覺被應(yīng)用到鋰電池檢測環(huán)節(jié)。
現(xiàn)在越來越多的廠家開始引進視覺檢測設(shè)備來代替肉眼檢測，在使用過程中很容易出現(xiàn)各種技術(shù)問題，這些都是需要花費時間和金錢才能解決的問題，只有用心細(xì)心的維護設(shè)備才能用的更久，節(jié)約設(shè)備投資。那么，怎樣做好視覺檢測設(shè)備的維護呢?
工業(yè)相機鏡頭的選擇過程是逐步清晰工業(yè)鏡頭的各種參數(shù)的過程。工業(yè)相機鏡頭作為一種顯像設(shè)備，一般與燈源匹配。相機組成了一個完整的圖像采集系統(tǒng)，因此工業(yè) 相機鏡頭的選擇受到整個系統(tǒng)要求的限制，一般可以從以下6個方面進行分析和考慮。
隨著科技的飛速發(fā)展，機器視覺檢測設(shè)備運用已經(jīng)非常廣泛。機器視覺檢測設(shè)備的高精度、高檢測效率、降低生產(chǎn)成本，深受企業(yè)青睞。但是再好的東西也會出現(xiàn)問題，機器視覺檢測設(shè)備在使用過程中，由于各種因素的影響，測量精度會降低，給企業(yè)帶來不便。
隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)已經(jīng)逐漸滲透到各個領(lǐng)域，制造業(yè)也不例外。智能制造作為制造業(yè)的新階段，其核心是以信息技術(shù)為基礎(chǔ)，實現(xiàn)制造過程的智能化、柔性化和綠色化。在這個過程中，基于AI視覺的表面缺陷檢測設(shè)備成為了制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的重要工具，越來越多的企業(yè)開始關(guān)注數(shù)智化轉(zhuǎn)型，以提高生產(chǎn)效率、降低成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量和市場競爭力。
隨著科技的飛速發(fā)展，機器視覺檢測設(shè)備運用已經(jīng)非常廣泛。機器視覺檢測設(shè)備的高精度、高檢測效率、降低生產(chǎn)成本，深受企業(yè)青睞。但是再好的東西也會出現(xiàn)問題，機器視覺檢測設(shè)備在使用過程中，由于各種因素的影響，測量精度會降低，給企業(yè)帶來不便。
作為生產(chǎn)制造過程中不可缺少的一步，表面缺陷檢測廣泛應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域。但隨著智能化進程加快，制造工廠生產(chǎn)線的質(zhì)量檢測壓力加劇，傳統(tǒng)人工表面缺陷檢測已經(jīng)無法滿足當(dāng)前社會較高的檢測需求，亟需尋求更高效的檢測方式。而通過機器視覺技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)的表面缺陷視覺檢測設(shè)備，能夠自動且全面地檢測產(chǎn)品表面缺陷，包括晶點、劃傷、凹坑、孔洞等，實現(xiàn)對制造工業(yè)生產(chǎn)線智能化升級及對產(chǎn)品的質(zhì)量控制。
視覺檢測設(shè)備應(yīng)用的空間很大，社會上的需求量也比較大，但是盡管如此，很多企業(yè)負(fù)責(zé)人有購買的需求，但由于對設(shè)備的不了解，不知道該如何選擇，接下來我們就來看看企業(yè)如何選擇合適的視覺檢測設(shè)備?在購買機器視覺檢測設(shè)備之前，首先要明確你的需求。這包括你需要檢測的產(chǎn)品類型、檢測速度、精度要求等。不同的設(shè)備有不同的功能和性能，因此，明確需求是選擇合適設(shè)備的第一步。
機器視覺檢測作為一種重要的圖像處理技術(shù)，廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。在實際應(yīng)用中，根據(jù)不同的需求和應(yīng)用場景，機器視覺檢測有多種分類方式。