
智能AI相机方案
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康耐视国产替代,智能AI相机
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA
ARM |X86+FPGA+AI多核异构工业主板定制专家!研发、生产一体化,拥有自建5000平米产线和30+研发人员 。
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基于x86+FPGA+AI轴承缺陷视觉检测系统,摇枕弹簧智能检测系统
应用场景轴类零件自动检测设备,集光、机、软件、硬件,智能图像处理等先进技术于一体,利用轮廓特征匹配,目标与定位,区域选取,边缘提取,模糊运算等算法实现人工智能高效率高精度实现轴类零件参数测量,让轴参数测量过程变得简单,高效、精准,满足工业轴承与大批量检测的需要,提升产品质量,做到连续长时间工作并且检测标准完全一致,彻底解决人眼产生的疲劳误判。原创 2024-07-01 13:36:18 · 674 阅读 · 0 评论 -
【Nvidia+AI相机】涂布视觉检测方案专注提高锂电池质量把控标准
最后,使用pylon vTools能够进一步分析ROI内的不规则情况 - 系统能够准确识别并对不同缺陷进行精确分类,再根据不同的类型确定缺陷是否在容许的偏差范围内,或者是否需要采取进一步措施,比如是否要对缺陷区域进行精确切割等,从而提高锂电池单元的质量,最大限度地减少材料浪费。其次,由于不同的涂布方式、浆料的粘度和喷涂机的精度等因素,涂层可能会产生厚度不均、气泡、裂纹等缺陷,这些缺陷可能隐藏在不同区域,需要检测系统具备高度的灵活性和准确性,以应对各种复杂的检测场景。涂布过程中可能会产生的缺陷类型。原创 2024-07-01 09:42:58 · 739 阅读 · 0 评论 -
【康耐视国产案例】Nvidia/算能+智能AI相机:用AI驱动 | 降低电动车成本的未来之路
康耐视利用先进的算法和图像分析软件,在电动汽车电池生产过程中将真正的缺陷与表面瑕疵区分开来,最大限度减少浪费和返工。因此,电动汽车制造商和电池供应商想要赢得市场占据更多份额,就必须寻找能降低电动汽车生产成本的创新方法,而最显著可行的方法就是将复杂、耗时的电动汽车电池生产流程实现自动化。精确的机器视觉解决方案可以检测电极涂层,识别出不一致或缺陷,确保涂层厚度均匀、质量稳定,从而提高电池的性能和寿命。通过康耐视机器视觉和AI技术,电动汽车制造商可以有效降低生产成本,提高生产效率,从而推动电动汽车的普及。原创 2024-05-30 10:29:15 · 588 阅读 · 0 评论 -
【康耐视国产案例】智能AI相机:深度解析DataMan 380大视野高速AI读码硬实力
随着读码器技术的不断更新迭代,大视野高速应用成为当前工业读码领域的关键发展方向。客户对大视野高速读码器的需求源于其能显著减少生产成本并提升工作效率。然而,大视野应用场景往往伴随着对多个条码的读取需求,这无疑增加了算法的处理负担,进而可能影响到读取速度。针对这一挑战,康耐视推出了性能卓越的DataMan 380系列固定式读码器,重新定义了大视野高速读码的标准。该系列读码器不仅拥有宽广的视野范围,更得益于基于AI的成像和解码技术,极大地优化了读取准确率,确保了高速读取的稳定性和可靠性。特别是其中的DataMan原创 2024-05-30 10:20:08 · 788 阅读 · 0 评论 -
【康耐视国产案例】智能AI相机联合OSARO为Zenni眼镜实现订单履约自动化
在电商潮流下,Zenni眼镜作为全球领先的在线眼镜零售商,每年销售超过600万副眼镜,却面临着一个独特而复杂的问题——需要通过扫描眼镜盒内的条形码来处理订单。DataMan 370系列固定式读码器采用康耐视的最新读码算法、多核处理器和全新集成式光源,具有两倍于同类常规读码器的计算能力,可提供更快的读码速度,解决标签上棘手的一维条码和二维码读取应用,确保每座物流设施实现更高的处理量。他们以丰富的款式选择、定制化选项和良好的产品质量脱颖而出,在眼镜市场上的市场份额不断增长。整个过程还是比较顺利的。原创 2024-05-30 10:16:23 · 600 阅读 · 0 评论 -
【智能AI相机】基于AI的新型成像和照明技术
Trevista CI Dome将康耐视专利的计算成像算法与结构化漫射圆顶照明相结合,提供无与伦比的地形图像质量,为光泽和哑光表面检测提供创新解决方案。捕捉表面坡度,AI工具分类缺陷程度,Trevista CI Dome可提供高度详细的表面可视化,Trevista CI Dome,提供一流的成像技术并支持基于AI的表面检测,让缺陷无处可藏!采集原始明暗图像,并将形状信息与灰度信息区分开来,提供高质量地形图像。较其他CI系统,Trevista CI Dome可。原创 2024-05-30 10:12:45 · 447 阅读 · 0 评论 -
【康耐视国产案例】AI视觉相机创新 加速商超物流数智化转型
In-Sight 2800 Detector配备的机器视觉系统以拍照获取图像的形式,并通过ViDi EL Classify工具分析异物特征,并按特征将图像分为不同的类别,能够快速且精准地区分出:异物、细小包装碎片、箱体内的划痕磨损,并将结果上报以支持分拣出应该被移除的异物,确保清理工作的有效性,减少不必要的人工清洁频次。在日常循环使用过程中,需要检测其内部是否存在异物垃圾,并能忽略掉快递包裹所残留的包装塑料碎片,以及周转箱体上的磨损划痕,否则工作人员便需要频繁地去清理,从而增加了人员工作量。原创 2024-05-30 10:10:01 · 735 阅读 · 0 评论 -
【康耐视国产案例】智能AI相机机器视觉精准快速实现包裹标签的智能粘贴
其次,通过3D-A1000的3D表面定位工具,找寻到包裹上所有可行的三维位置坐标,并通过简单编程规划,引导机械臂在避免覆盖原有标签前提下,选择最短移动路径进行新标签的粘贴,从而提升贴标工作效率。不同于常规情况下,只需验证包裹上一个标签的粘贴是否正确,本次案例的客户,希望在包裹表面已有标签的基础上,贴上新标签来显示包裹的实际重量。目前,康耐视所提供的3D-A1000包裹智能贴标及标签验证视觉方案已在客户端成功落地实施,不仅提升了工作效率,还保证了贴标的精准度,为客户带来了显著的价值。原创 2024-05-30 10:07:34 · 759 阅读 · 0 评论 -
【康耐视国产案例】机器视觉为Ansomat加速电动汽车电池组组装,支持国产定制
但很多机器视觉解决方案在捕获图像以验证操作或检查产品同时,无法平衡方案复杂度、处理准确率、处理速度之间的关系,即很难以最不复杂的方案内容,实现机器视觉产品验证的最高准确率和处理速度。电动汽车市场的迅猛增长与竞争的日趋激烈,使得以动力电池为核心的汽车零部件生产必须迈向更高的定制化水平,同时实现多品种、小批量的柔性化生产。Ansomat是制造业装配指导解决方案的前沿供应商,旗下的创新型操作员指导系统Ansomatic支持服务包括电动汽车电池在内的多个行业,重点解决着零部件的装配验证和操作员引导难题。原创 2024-05-30 10:04:52 · 396 阅读 · 0 评论