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产品包装缺件识别
深度工业视觉系统是深圳虚数专为产品包装环节打造的智能检测方案,集成高分辨率工业相机与深度视觉算法模块,可在生产流水线中实时捕获包装图像,精准还原包装内部结构,对组件排列、配件数量、密封完整性等关键指标进行毫秒级分析,有效识别缺件、错装、漏装等包装缺陷,确保产品出厂前的包装合规性。
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2026/02/09
配件打包错漏识别
随着工业自动化进程加速及多品种混线生产普及,配件打包环节的准确性与效率面临更高要求。智能机器视觉系统为配件打包中的错漏识别提供了高效的解决方法,它利用机器视觉与智能算法,精准识别配件种类、数量、是否存在漏装、错装或方向偏差等情况,大幅提升打包效率与准确性,显著降低返工率与质量风险。
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2026/02/06
铁铸件AI缺陷检测
在铁铸件检测场景中,深度工业视觉系统通过工业相机与环形光源组合,对铸件表面及内部结构进行360度无死角成像,同步采集灰度纹理与热成像数据。系统搭载轻量化的深度学习模型,可对砂眼、缩孔、裂纹、冷隔等12类典型缺陷进行亚像素级定位与分割,最小可识别0.1mm的细微裂痕,检测准确率稳定在99.2%%以上。得益于深度工业视觉系统内置的缺陷样本增强算法与实时模型优化机制,能够自适应不同铸件材质(球墨铸铁/灰
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2026/02/06
新闻资讯
智能控制机器视觉检测平台
智能工厂机器视觉无监督产线优化
智能制造重构着人类生产文明的生产逻辑,而智能工厂作为这场变革的核心载体,正从数字化向智能化、自优化的高阶形态演进。在这一进程中,机器视觉与无监督学习的深度融合,成为破解产线优化痛点、释放生产潜能的关键密钥,为传统制造业向智能时代的跃迁开辟了全新路径。传统产线优化往往依赖人工经验与标注数据,面对多品种小批量的柔性生产需求时,不仅效率低下,且难以应对复杂多变的生产场景。而智能工厂机器视觉无监督产...
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2026/02/09
光学识别大数据缺陷检测
在第四次工业革命的浪潮中,制造业正经历从"经验驱动"到"数据驱动"的深刻转型。基于机器视觉的光学识别大数据缺陷检测系统通过光学设备采集产品图像,利用算法分析特征并与标准参数比对,实现从电子元器件引脚变形到汽车零部件尺寸偏差的多元场景覆盖。其核心优势在于"高速、高精度、非接触",每秒处理数十帧图像的速度远超人工检测,微米级精度可捕捉0.1mm以下的微小缺陷,非接触式检测则避免了精密部件的二次损...
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