- 博客(8)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 机器视觉：为产品质量保驾护航
机器视觉技术通过模拟人类视觉功能，利用光学设备和图像处理技术，能够快速、准确地检测出各种产品的缺陷，为企业的生产过程提供了高效的质量监控解决方案。等，会影响产品的性能和使用寿命。机器视觉技术能够对铝板表面进行精确检测，通过光学成像和图像分析，快速识别出这些缺陷，并提供详细的缺陷信息。这种检测方法不仅提高了铝板的生产质量，还减少了因表面缺陷导致的产品报废率，为企业节省了成本。通过高分辨率的相机和专业的图像处理算法，机器视觉可以对玻璃表面进行全方位扫描，快速识别出微小的缺陷，并将其分类和记录。
2025-09-02 16:38:30
391
原创 浅谈工业数据采集盒子的作用与选型
可以打破设备间的 “数据孤岛”，兼容 Modbus、OPC UA 等多种协议，采集设备数据，实现从底层设备到云端平台的无缝连接。以 “需求驱动 + 技术适配” 为原则，综合考量设备兼容性、新功能参数、数据类型、接口协议、环境要求，再结合性能、成本与行业特性筛选。性能方面，根据数据量选择处理器性能，若涉及实时视频分析等边缘计算功能，需关注算力配置，并根据需求配置存储容量与传输方式。采集设备的启停、故障、报警等状态，采集设备的加工数量、长度等信息；需要连接扫码枪、RFID等外设，又不希望配置电脑，降低成本；
2025-06-12 11:38:08
1557
原创 工业数据采集攻略：六步落地，避开转型路上的 “坑”
数据采集并非一劳永逸，企业应根据实际效果持续优化，逐步扩展采集范围，从设备数据延伸至供应链、质量检测等全流程数据。建立数据驱动机制，将数据应用纳入日常流程，定期评估效果，优化采集方案和分析模型。选择合适的数据存储与分析工具，实时数据采用时序数据库，历史数据存储于云数据库或数据湖。其次，对企业内部进行全面盘点，统计设备类型、通信接口、运行状态，梳理现有业务系统，明确数据采集需求，避免盲目采集导致资源浪费。在试点阶段，选择单一生产线或车间开展测试，验证技术可行性，确保数据采集的实时性、稳定性和安全性。
2025-06-11 09:48:45
952
原创 工业数据采集平台选型指南：不可忽视的几大功能
从协议兼容到数据治理，从可视化展示到系统扩展，其功能设计需围绕“精准采集、智能处理、高效应用”展开，最终为企业提供从设备层到决策层的全链路数据支撑，推动工业生产向智能化、柔性化演进。优秀平台应提供大屏组态设计器，支持SCADA可视化组态、2D/3D BIM建模及数字孪生场景搭建，将设备状态、生产流程、工艺参数等以动态图表、仪表盘形式直观呈现。平台为例，其协议管理模块涵盖设备管理、协议配置、地址管理等功能，可对设备通信参数进行精细化设置，支持设备分组管理与状态实时检测，确保不同协议设备的数据无缝流转。
2025-06-11 08:00:00
1251
原创 智能技术破解传统表具困局：能源数据采集的数字化突围之路
智能技术助力能源管理数字化转型：传统能源管理中，表具种类繁多、手动采集效率低且易出错。通过引入视觉识读和红外抄表技术，实现了对各类表具的无改造精准采集。结合能源管理平台，不仅提升数据采集效率50%以上，还实现了实时监控与智能分析，为能源决策提供支持。项目成功实现水电气表数据智能化管理，准确率达99%，推动能源管理向高效精准方向发展。
2025-06-03 15:16:58
1588
原创 基于机器视觉的金属板表面缺陷检测
机器视觉技术为金属板表面缺陷检测提供了一种高效、精准且可靠的解决方案。机器视觉系统通过模拟人类视觉感知的方式，利用光学设备和图像处理技术，对金属板表面进行快速、全面的检测，显著提升生产效率与良品率。
2025-05-08 16:24:14
1032
原创 从人工到智能：轴承自动化检测技术的突破与应用
传统的轴承检测方法主要依赖人工操作，这种模式在效率、成本和准确率方面存在诸多局限，已难以满足当今生产线上日益增长的需求。因此，基于先进计算机视觉技术与深度学习的自动化检测方案应运而生，为轴承检测领域带来了革命性的突破。
2025-05-08 16:03:07
515
原创 效率飙升！AI 如何让玻璃产线 “眼明心亮”？
你知道吗？一块看似光滑的玻璃，可能藏着黑点、气泡、结石、划痕等微小缺陷。传统检测已难以满足现代企业高速、精确、实时的品检要求。
2025-05-08 13:28:38
387
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人