应用案例丨3D工业相机如何实现「焊接全工序守护」

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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#人工智能

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传统焊接检测的 “漏、慢、差、贵”，早成了生产提效的拦路虎。

别让检测短板拖垮焊接质量！光子精密GL-8000系列3D 线激光轮廓测量仪化身“全能质检官”，从焊接前预防、焊接中控制到焊接后把关，彻底解决传统焊接检测痛点，让每一步都精准可控。

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GL-8000系列3D线激光轮廓测量仪

▪ X/Y轴 4096 点/轮廓，超高精度测量

▪ 49KHz 超高采样速度，重复精度达0.3μm

▪ 自研Phoskey Vision算法平台，支持2D/3D检测

▪ 支持原生单帧 HDR 和多帧HDR

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《揭秘！AI应用架构师谈AI在智能制造转型里的核心应用价值》
2502_91592937的博客
08-11 668
制造业是国民经济的支柱，是科技创新的主战场，其转型升级关乎国家竞争力。当前，全球制造业正处在一场深刻的变革浪潮之中——智能制造转型。这不仅仅是一次技术的更新换代，更是一场生产方式、商业模式乃至思维模式的全方位变革。其核心目标在于通过数字化、网络化、智能化手段，实现效率提升、成本降低、质量改善、创新加速以及可持续发展。然而，智能制造转型并非坦途。企业常常面临数据孤岛严重、生产流程复杂多变、工艺知识难以沉淀、质量控制瓶颈、设备维护成本高昂、供应链响应迟缓等诸多痛点。
AI应用架构师如何优化制造过程AI监控器
AI大模型应用之禅
07-27 268
想象一家汽车工厂的焊接生产线：火花四溅中，机器人手臂精准作业，但偶尔会出现焊缝过宽、虚焊等缺陷，传统人工抽检可能漏检，导致不合格产品流入下一环。这时，AI监控器登场了——它通过摄像头“观察”焊缝，用传感器“感知”电流电压，实时判断是否异常。但如果这个“智能助手”反应太慢（等产品到下一站才报警）、经常误判（把正常焊缝当缺陷）、或者突然“死机”（因数据量太大崩溃），反而会拖累生产。本文的目的。
汽车行业 AI 视觉检测方案（二）：守护车身密封质量
qq_57303078的博客
08-15 677
然而，传统检测方式在应对复杂多变的涂胶场景时，效率低下、漏检率高，成为制约产线效率与产品质量的瓶颈，直接推升返修成本与质量风险。森赛睿科技AI视觉检测方案，已在车身密封缺陷检测中成功应用，能有效解决汽车涂胶过程中的漏胶、中断等质量问题，实现在线监测与缺陷预警，并实时反馈检测效果，为汽车自动化柔性制造提供了有力支持。森赛睿科技AI视觉检测方案，深度融合深度学习与先进成像技术，为汽车制造客户提供高效、稳定、柔性的智能化检测手段，显著提升密封质量，降低综合成本，并加速车厂自动化升级。
SMT贴片工艺对良率影响的关键参数
weixin_42515392的博客
11-24 83
本文深入分析SMT贴片工艺中影响良率的关键参数，涵盖锡膏印刷、贴装精度、回流焊温度曲线及全流程数据协同。通过SPI、AOI和MES系统实现缺陷预警与追溯，强调钢网设计、吸嘴维护、PID控制等核心环节的精细化管理，提升生产稳定性与产品质量。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 213
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 335
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
最新发布
weisheng00的博客
11-24 549
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 207
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1771
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 483
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 229
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
【字节跳动 AI 原生 IDE TRAE 】
youngerwang的博客
11-22 691
字节跳动推出的AI原生IDE TRAE是国内首款协作级AI开发工具，采用"交互层-智能层-协议层-生态层"四层架构，支持SOLO智能自主开发模式和多模态交互。核心功能包括：1）SOLO模式支持需求分析、工具调度和全流程自动化开发；2）双模式交互系统兼顾精细控制和快速原型开发；3）多模态交互支持语音、图像和代码片段输入；4）开放的智能体生态系统。TRAE深度融合大模型能力，在前后端开发中展现出高效代码生成和自动化能力，并通过MCP协议实现安全工具调用。产品迭代迅速，216天发布63个版本，
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
11-24 50
现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。
宇树G1-D：人形机器人下一步方向！
Charlie_Mo的博客
11-21 1051
宇树科技推出G1-D人形机器人工作站全栈解决方案，实现从硬件平台向"硬件+数据+AI"生态平台升级。该方案以G1-D为核心载体，为AI模型开发提供强力支撑，可应用于制造业等场景，提升生产精度和效率。在AI技术快速发展的背景下，掌握基于G1-D的AI开发技能将增强就业竞争力。这一创新方案为行业搭建AI训练基础设施，推动技术进步，展现未来发展潜力。
强化学习人形机器人奖励函数分析
ModestCoder_的博客
11-23 593
PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种 Actor-Critic 架构算法。奖励函数是整个学习过程的指挥棒。学习预测未来的累积回报（Return）。用于处理物理限制的软约束，形式通常为单边损失（Hinge Loss）。，作为 Cost/Penalty 使用，用于约束能量和保持稳定。以下是代码中各个奖励项的数学表达及其物理含义分析。形式，旨在最大化机器人对指令的跟随精度。这种设计是现代机器人控制领域的标准范式。形式，在总奖励计算中通常会被赋予。
5G与人工智能：相辅相成推动未来智能化世界
2501_94108919的博客
11-21 938
近年来，5G和人工智能（AI）被视为数字时代的两大核心技术，它们不仅各自推动了技术进步，还在相互结合的过程中，带来了革命性的变革。例如，在智能制造中，AI可以基于5G传输的生产数据，实时调整生产线，优化生产效率，减少停机时间。比如，通过5G网络连接的智能穿戴设备可以实时监测患者的生命体征，并通过AI分析数据，为医生提供决策支持，甚至进行远程手术指导。5G网络的普及需要大量的基站和基础设施建设，而AI的应用则要求更高的计算能力和更低的延迟，这对硬件的要求非常高。
【科研绘图系列】R语言绘制PCA贡献图（scattter plot）
专注生信领域
11-21 549
本研究通过对 α-突触核蛋白的能量数据进行详细的分析，揭示了其在不同结构状态下的结构特征和变化规律。在研究过程中，采用了多种数据分析方法，包括数据预处理、结构质量评估、Ramachandran 图绘制、背骨氢键能量分布分析和 PCA 分析等。
Python机器学习库
2509_93946396的博客
11-22 567
说到机器学习核心库，Sklearn的API设计确实经典。最近在做的图像分类项目里，用tf.data构建数据管道比传统生成器效率提升明显，尤其是map()和cache()的链式调用，让数据增强流程流畅了不少。最近遇到个有趣案例：某电商用户行为数据清洗时，发现用pd.get_dummies()处理分类变量比手动编码快了三倍，配合query()方法做数据筛选，代码行数直接减半。计算机视觉项目里OpenCV的HOG特征提取依然可靠，配合imutils库里的便捷函数，几行代码就能完成复杂的目标检测预处理。
用Opencv和C#实现海康工业相机的高级调用与阈值处理
在本案例中，我们将了解如何通过Opencv与C#结合WPF，实现对海康威视工业相机图像的采集、调用以及阈值处理等步骤。 首先，进行海康威视工业相机调用的关键在于安装并正确配置OpenCV库以及相应的SDK或API。OpenCV...
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