视觉检测,奇峰机电,松下机器视觉

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广州奇峰机电设备有限公司 ,松下电器一级代理商,主要业务:松下传感器、PLC,变频器,松下伺服,限位开关,继电器,松下机器视觉,视觉工程,自动化工程项目,电力节能工程。积累了丰富经验的开发、销售和工程服务人员,可为用户提供自动化工程及...


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广州奇峰机电设备有限公司 ,松下电器一级代理商主要业务:松下传感器、PLC,变频器,松下伺服,限位开关继电器,松下机器视觉,视觉工程,自动化工程项目,电力节能工程。积累了丰富经验的开发、销售和工程服务人员,可为用户提供自动化工程及定制非标设备,提供软硬件一体化解决方案,也为用户提供视觉检测系统一体化解决方案,同时还提供能源信息管理平台、节能与电能质量、自动化控制等核心技术问题的售前咨询、选型、调试,并给用户提供长期的售后服务。奇峰公司代理销售松下电器各类产品,这些产品在环保工程,机械加工制造,工厂自动化设备等各行各业得以广泛应用。

在现代包装工业自动化生产中,涉及各种各样的检查、测量,缺陷视觉检测技术,比如饮料瓶盖的印刷质量检查,产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性的工作只能靠人工检测来完成,我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序,在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时,仍然不能保证检验合格率(即“零缺陷”)。而当今企业之间的竞争,已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。有些时候,如微小尺寸的快速测量、形状匹配、颜色辨识等,用人眼根本无法连续稳定地进行,其他物理量传感器也难有用武之地。这时,人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性,从而引入了机器人视觉技术。

众所周知,食品药品关系到人类的生命健康,如果因为药品的质量问题而对人的生命造成威胁,这将是一个大的灾难。因而各药品生产厂家,尤其是世界知名大厂对药品的整个生产过程甚至后段的包装都给予了非常大的重视。在食品药品的生产、包装过程中,无论是药品的泡罩包装、液体灌装,还是后段的压盖、贴标、喷码,以及最后的装盒检测,机器视觉技术都可以发挥其强大的功能。


广州奇峰机电设备有限公司 ,松下电器一级代理商,CCD视觉检测企业,主要业务:松下传感器、PLC,变频器,松下伺服,限位开关继电器,视觉工程,自动化工程项目,电力节能工程。积累了丰富经验的开发、销售和工程服务人员,可为用户提供自动化工程及定制非标设备,提供软硬件一体化解决方案,也为用户提供视觉检测系统一体化解决方案,同时还提供能源监控信息管理平台、节能与电能质量、自动化控制等核心技术问题的售前咨询、选型、调试,并给用户提供长期的售后服务。奇峰公司代理销售松下电器各类产品,这些产品在环保工程,机械加工制造,视觉检测,工厂自动化设备等各行各业得以广泛应用。

现代制造业对产品外观表面质量要求日益严格,表面质量不仅影响产品本身外观形象,更有可能影响产品本身的功能特性,给企业造成重大损失。传统的人工外观表 面质量检测已无法适应现代化的高速生产线,迫切需要与之配套的自动化检测设备。机器视觉技术的不断发展与广泛应用,为外观表面质量检测提供了有力技术支撑。

  机器视觉就是用机器替代人眼来做检测判 断,即通过CCD线阵相机对产品外观表面进行图像扫描,通过和计算机相连,将被摄取的图像传输给专用的图像处理软件进行分析判断。基于机器视觉技术的表面 质量检测系统能够实现对于薄膜、金属、无纺布、纸张等表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等微小缺陷进行高速、在线外观表面质量检测,实现了生产线 和在线检测的无缝对接。

根据设定的技术指标要求自动进行检测,并可对有缺陷部位进行标识,还可以根据需要自动分拣、剔除。为了满足实际生产检测的需要,MVC表面质量检测系统具有以下适用功能:

  ★自动完成工件与相机获取图像同步

  ★自动检测产品表面斑点、凹坑、晶点、污点、划伤等常见缺陷

  ★可根据需要对缺陷类型学习并进行命名

  ★可根据需要选择需要检测的缺陷类型

  ★可根据需要自主设定缺陷大小

  ★对不良位置进行定位,可控制贴标设备会打印设备进行标识

  ★对不良品图像进行自动存储,可进行历史查询

  ★自动统计(良品、不良品、总数)等

  ★异常时提供声、光报警,并可控制设备停机

  ★系统有自学功能,且学习过程操作简单

  目前表面质量检测系统应用最多的有金属、薄膜、纸张、无纺布、电子元器件表面等对外观有严格要求又有明确指标的物品,针对个性化的检测要求也可以进行检测方案定制。

电路板缺陷检测包括两部分:焊点缺陷检测和元器件检测,传统的检测采用人工检测方法,容易漏检、检测速度慢、检测时间长、成本高,已经逐渐不能够满足生产需要。因此,设计一种高效精准搭载工业相机以取代人眼的机器视觉电路板检测系统,具有非常重要的现实意义。

  机器视觉检测技术是建立在图像处理算法的基础上,通过数字图像处理与模式识别的方法来实现,与传统的人工检测技术相比,提高了缺陷检测的效率和准确度。



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