機器視覺+人工智能 高效解決管紗外觀檢測難題

時間：2018-04-17作者：西安獲德圖像技術(shù)有限公司瀏覽：85

西安獲德圖像技術(shù)有限公司專注于疵點檢測,表面檢測,缺陷檢測等

• 詞條

  詞條說明

• 走進車間 人工智能將打造嶄新的制造業(yè)格局

  人工智能與實體經(jīng)濟深度融合正飛速發(fā)展，在“2018人工智能和實體經(jīng)濟深度融合發(fā)展論壇”創(chuàng)新項目申報評選，應(yīng)用類目中，科技企業(yè)占比10％，傳統(tǒng)行業(yè)占比高達90％。人工智能對于解決傳統(tǒng)行業(yè)復(fù)雜系統(tǒng)、多約束條件下的生產(chǎn)問題已展現(xiàn)出了明顯優(yōu)勢。 提高產(chǎn)品制造過程中的設(shè)計、制造效率 制造新產(chǎn)品無論在設(shè)計還是在生產(chǎn)過程中都是一個迭代的過程，充滿了微調(diào)。基于人工智能的技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)，是當(dāng)今現(xiàn)代機器視覺解決方

• 基于機器視覺的紡織品在線檢測系統(tǒng)

  隨著工業(yè)自動化領(lǐng)域各種**的革新，機器視覺檢測作為一種快速、實時、準確采集與處理信息的**，已逐漸成為增強自動化行業(yè)企業(yè)競爭力不可缺少的技術(shù)工具和手段。而正是由于其具備相當(dāng)?shù)男阅軆?yōu)勢，因此備受制造行業(yè)廠商的青睞，其應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣泛。 紡織品質(zhì)量是紡織品生產(chǎn)企業(yè)生存的命脈。質(zhì)量檢測作為生產(chǎn)中較其重要的環(huán)節(jié)，如何有效進行質(zhì)量管理及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量存在的問題，降低次品率，提升產(chǎn)品品質(zhì)與檔次至

• 獲德智能深耕人工智能領(lǐng)域 搭建無障礙平臺

  ??近年來，人工智能技術(shù)迎來快速突破，市場潛力得以加快釋放，產(chǎn)業(yè)發(fā)展不斷走上新臺階。在此有利形勢下，人工智能行業(yè)對于專業(yè)人才的需求也持續(xù)暴漲。為此，推進人工智能人才培養(yǎng)體系建設(shè)，落實人工智能教育學(xué)科，將成為接下來的重中之重。 ??2017年**大學(xué)人工智能影響力排行榜TOP20中，分別為麻省理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)、哈佛大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校、普林斯頓大學(xué)、康奈爾大學(xué)、愛丁堡大學(xué)、

• 利用OpenCV識別玻璃纖維織物劈縫缺陷

  玻璃纖維織物是經(jīng)編多軸向織物，由一層或多層平行的紗線按照盡可能多的方向交錯而成的。織物具有一定的密實度和厚度，顏色一般為白色，生產(chǎn)時的質(zhì)量缺陷主要為劈縫缺陷，在線生產(chǎn)速度為2m/min，幅寬一般為2.5m左右，檢測精度要求為0.5mm。 本文根據(jù)生產(chǎn)實際狀況，搭建了玻纖織物缺陷在線檢測系統(tǒng)平臺如圖1所示。由圖可以看出，工業(yè)相機、鏡頭及光源組成了機器視覺檢測系統(tǒng)的圖像采集模塊。本次研究采用了全局曝