辰视冯良炳博士将出席AI+5G+机器视觉赋能智能制造论坛并作主旨演讲

原创于 2021-07-13 17:08:56 发布 · 133 阅读

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#机器视觉 #工业级3D视觉 #三维视觉引导

工业级机器视觉专栏收录该内容

59 篇文章

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博客提及相关活动议程及嘉宾目前为拟定状态，最终解释权归主办方。活动可能与机器视觉、工业级3D视觉、三维视觉引导等信息技术领域相关。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

(议程及嘉宾目前为拟定状态,最终解释权以主办方为准！)

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辰视冯良炳博士将于ITES机器视觉与机器人创新应用大讲台开讲

08-13

651

同时会议将结合华南产业优势，邀约工业机器人企业、协作机器人企业、3D视觉技术与应用企业、智能焊接设备知名厂商、激光雷达企业等，探讨话题包括重磅发布机器人相关场景应用的新品、视觉检测技术应用分享、智能焊接创新技术主题、3D视觉检测与深度学习应用、协作机器人多场景应用案例分享、机器视觉助力机器人多场景高效应用等专场分论坛。机器人本体企业/集成商、机器视觉企业、智能焊接生产厂商、力控传感企业、激光雷达等领域的行业专家及学者。2、聚焦于工业领域各大场景下的多类型机器人、机器视觉及相关产业链的技术应用；...

博客

辰视工业级三维视觉在汽车主机厂动力总成车间的应用场景

07-11

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工业级3D视觉制造业无序摆放的工件上下料解决方案，已在制造业工厂、汽车主机厂、汽车零部件、钢铁铸件、3C电子制造厂、家电制造等多个领域的行业中有广泛应用。

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2022国内十大工业级三维视觉引导企业一览

07-07

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小编今天收集了一下我国本土的工业级3D视觉引导的企业，让我们一起来看看它们是谁

博客

辰视工业级视觉·汽车主机厂动力总成车间中无序工件上下料解决方案

07-04

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工业级3D视觉制造业无序摆放的工件上下料解决方案，已在制造业工厂、汽车主机厂、汽车零部件、钢铁铸件、3C电子制造厂、家电制造等多个领域的行业中有广泛应用。动力总成车间无序工件上下料【方案优势】◆ 自主研发工业级3D相机，IP65级防水防尘，可以在环境复杂的工厂稳定运行。◆ 智能抓取算法，引导机器人准确进行抓取，保证稳定性和安全性。◆ 适配国内外主流机器人，可适配具有TCP/IP协议的所有品牌机器人。◆ 不限制来料状态，工件可以随意堆叠摆放。规格参数【节拍】单次抓放时间可达4s（从拍照识别到给出工件的坐标..

博客

2022中国3D视觉企业(引导定位、分拣场景)厂商名单

06-30

669

对比于2D机器视觉成熟的应用而言，3D机器视觉还处于早期阶段，当前中国3D机器视觉创业企业，主要聚焦于3D视觉引导、分拣等领域，从应用功能划分，主要以识别、引导定位、分拣、测量等几类。各家国内3D机器视觉厂商都有自身专注的领域，在极大程度上，工艺算法是主要壁垒，行业案例是敲门砖，鉴于当前的应用还处于较前期的阶段，我们定义当下的中国3D机器视觉行业仍处于中前期的赛道。3D机器视觉是工业自动化的“眼睛与大脑”，主要由工业摄像机、光源、工控机以及相应的图像分析软件系统组成。实现眼、手、脑的协作，让3D机器视觉与运

博客

辰视工业级3D视觉·汽车主机厂焊装车间在线测量应用案例

06-09

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辰视工业级3D视觉线测量方案，采用了高精度结构光3D相机，通过一次拍摄多个特征方式，准确测量特征在车身坐标系下的位置，实时检测车身生产过程种的位置尺寸变化情况，从而实现全检测来提升生产质量。汽车焊装车间在线测量应用案例国内某知名大型汽车主机厂3D在线测量-前车梁测量项目效益：不影响生产节拍情况下，实时监测每台车的关键特征点的位置和尺寸信息，对异常情形进行实时预警。有效减少缺陷车辆，提升每台车的生产质量。通过测量数据分析，指导设计和改善生产工艺。项目需求：前车梁在线测量、圆孔、螺槽、螺柱、腰形孔等。

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辰视·工业级3D视觉 | 透明体定位与识别解决方案

05-26

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今天带大家了解一下，究竟机器人视觉针对透明物体，到底能实现怎样的自动化、无人化、智能化的应用技术。

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辰视工业级3D视觉·荣获OFweek Robot Awards 2021年度优秀应用案例奖

05-18

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辰视作为工业级3D视觉研发、制造、销售、售前、售后为一体的机器视觉企业（2017年由中科院视觉团队创办）获得了“维科杯 · OFweek 2021中国机器人行业年度评选（OFweek Robot Awards 2021）” 的优秀应用案例奖。

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辰视工业级机器视觉 | PCB板检测专用机

05-12

389

今天带大家了解一下，究竟机器人视觉在PCB板行业中，到底能实现怎样的自动化、无人化、智能化的应用技术。

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辰视工业级3D视觉 | 在袋状软包粉体行业中的解决方案

05-09

294

今天带大家了解一下，究竟机器人视觉在粉体行业中，到底能实现怎样的自动化、无人化、智能化的应用技术。

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辰视工业级机器视觉 | 焊缝检测解决方案

04-22

707

今天就带大家了解一下，究竟机器人视觉在锂电池及新能源行业中，到底能实现怎样的自动化、智能化的应用技术。

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辰视机器人3D视觉案例集锦 | 制造业无序工件上下料

04-13

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随着中国智能科技的快速发展，以及诸多制造业工厂正在迫切的转型升级，产生了大量的自动化需求。辰视智能推出机器人3D视觉结合工业机器人的一系列解决方案，针对改造标准要求高、工艺流程复杂、工件种类多的制造业，实现无序上下料、无人自动化等应用，下面小编就带大家了解部分落地案例。。【项目难点】以下知名大型工厂需求，均为由于之前来料码放不规范，工件无序散乱摆放、上料节拍要求高。原此工位的工件一直由人工上料，由于工作环境恶劣，危险程度较高，且人工上下料成本高，效率低，无法满足24小时生产。【解决方案】针对

博客

机器人3D视觉在物流仓储领域的自动化应用

01-21

3564

3D机器视觉通过3D快速成像技术，获得物体高精度的三维点云数据，通过和视觉算法分析物体的形状、大小、位置坐标等信息。加以人工智能分析、机器人智能路径规划、自动防碰撞技术，发送指令给机器人,引导机器人精准自动抓取。使机器人具备真正的立体视觉感知功能。

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如何通过机器人3D视觉对家电中的压缩机实现自动化上下料的？

01-11

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此项目服务对象为国内某大型空调工厂，压缩机是空调的核心部件，各大空调生产企业都对压缩机装配有非常大的需求。压缩机外形为瓶状，颜色为黑色，表面反光较强，且尺寸不一。最小的压缩机，重量也在20公斤以上，人工操作效率低下，对操作员的健康也会造成严重影响，故需要借助设备才能完成压缩机搬运和装配。工厂计划用3D机器视觉+工业机器人的解决方案，对空调压缩机装配环节进行自动化升级改造，以此来提升工厂的生产效率。

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3D机器视觉在新能源汽车动力电池行业的应用

01-04

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伴随着机器视觉行业的快速发展，市场上的3D相机系列越来越齐全，且功能强大，可以覆盖新能源动力电池从电芯到模组多个工艺和工位的3D检测需求。如深圳辰视智能的产品也可以根据特定的视野需求和各种复杂工况对相机进行定制，提供最理想的3D检测方案。

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机器人3D机器视觉在物流领域的科技应用

12-16

1433

近年来，随着技术的不断发展，工业机器人正朝着智能化方向蓬勃发展。在物流行业中，机器人配合3D视觉系统可替代人工，实现对货物分拣、检测、识别、码垛以及拆垛等自动化作业。

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辰视将携机器人3D视觉技术及多领域解决方案参加2021大湾区工博会

12-08

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2021DMP大湾区工业博览会双展联动奏响智造时代强音2021年12月27-30日，DMP工博会将联手LEAP Expo（即华南国际智能制造、先进电子及激光技术博览会）同期在深圳国际会展中心（宝安新馆）举办。DMP工博会，由香港讯通展览公司主办，历经20多年发展，DMP工博会已成为华南地区较高知名度及品牌影响力的工业技术展之一。同时，亦是深圳市委、市政府及宝安区政府、深圳国际会展中心重点引进的超大型专业展，更是UFI 及BPA国际媒体认证机构认证的工业品牌展。LEAP ...

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工业机器人为什么需要机器视觉

12-06

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目前机器视觉的主要应用在于质量检测、尺寸测量、缺陷检查、识别和定位，而机器视觉在机器人上的应用则主要在于引导定位。机器人视觉引导系统，由单目视觉向基于多个镜头的多目3D视觉引导系统发展。随着不同视觉系统和机器人控制器的涌现，使得通信变得更容易集成。机器人与视觉系统之间的集成越紧密，设计师们就越易于将三项相关的坐标系统（机器人、视觉和现实世界）联系起来。撇开机器视觉在其他自动化领域的应用不谈，单就机器人视觉系统来说，机器视觉技术的应用就有非常广阔的空间，这主要得益于我国机器人产业规划发展。

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辰视冯良炳博士作为专家出席演讲的2021视觉系统设计会议圆满闭幕

11-20

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2020年长三角城市群总GDP达到24.47万亿元，远超粤港澳大湾区和京津冀地区。上海作为长三角城市之一，在工业机器人、新能源汽车等智能制造装备细分领域发展加快。作为智能制造母行业的工业，工业的发展状况无疑会对智能制造的发展带来明显的影响。2020年，上海市实现工业增加值9656.51亿元，同比增长1.4%，完成工业总产值37052.59亿元，增长1.6%。新能源、高端装备、生物、新一代信息技术、新材料、新能源汽车、节能环保、数字创意等工业战略性新兴产业完成工业总产值13930.66亿元，同比增长8.9

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工业机器人为什么需要机器视觉

11-18

1176

智能制造把工业机器人与机器视觉紧密结合起来，机器视觉将是人工智能的下一个方向。概括的说，机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度，主要在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉