Sản phẩm sau khoản thời gian được gắn thêm ráp hay tối ưu đều cần phải kiểm ngoại dạng trước khi chuyển sang công đoạn tiếp theo để bảo đảm không nhằm lọt bất kể sản phẩm NG nào tới khách hàng. Thông thường quy trình kiểm tra này vị người thao tác làm việc (công nhân) trực tiếp sử dụng mắt kiểm tra với một quy trình duy nhất định. Câu hỏi này có khá nhiều ưu điểm tuy nhiên lại không có được độ thiết yếu xác tối đa mà bên sản xuất hy vọng muốn. Doanh nghiệp VSTECH xin reviews đến người tiêu dùng hàng phương án kiểm tra nước ngoài dạng sản phẩm dùng Camera rất có thể thay cố được đa số các quá trình mà công nhân đang thực hiện bằng thị giác.

Bạn đang xem: Học xử lý ảnh công nghiệp

“NHẬN DIỆN/KIỂM TRA MÀU SẮC”

Màu dung nhan được thực hiện nhiều vào xử lý ảnh như: nhấn diện sản phẩm, phân một số loại sản phẩm, kiểm tra bề mặt .v.v. Việc thực hiện 1 cảm ứng màu hoàn toàn có thể hiệu quả khi bạn chỉ bình chọn 1 khu vực rất nhỏ, tuy vậy khi khu vực cần kiểm soát có diện tích lớn thì việc sẽ phức hợp hơn khiến bạn phải đổi khác phương án xử lý. Và sử dụng Camera là lựa chọn tối ưu nhất hoàn toàn có thể thay thếcảm biến chuyển màu. Các bạn hãy tưởng tượng nếu như bạn sử dụng 1 camera độ phân giải là 640×480 (px) tức là bạn vẫn có 640×480 =307.200 điểm hình ảnh và mỗi điểm hình ảnh có thể coi là 1 cảm biến có độ phân giải là 24bits sẽ có lại cho mình kết quả nhận diện giỏi kiểm tra sản phẩm dựa vào màu sắc hiệu trái nhất.

“KIỂM TRA KÍ TỰ quang quẻ HỌC (OCV)”

Ứng dụng bình chọn kí từ quang học tập được ứng dụng chính là xác minh các kí trường đoản cú như ngày tháng, mã sản phẩm… được ấn trên bao bì sản phẩm. Giải pháp OCV của VSTECH rất có thể dựa trên những phông chữ bao gồm sẵn hoặc hoàn toàn có thể lấy mẫu trực tiếp giúp việc xác minh quality in trở nên vô cùng đối kháng giản. Thời hạn xử lý hình hình ảnh vô thuộc thấp (cỡ dưới 10ms) kết hợp với Camera hiểu hình vận tốc cao trả toàn rất có thể đáp ứng được yêu thương cầu cấp dưỡng với năng suất lên tới trên 90.000 thành phầm / 1 giờ. Giải pháp OCV của VSTECH cũng tương xứng với các ứng dụng thành phầm bị xoay, vị trí không thắt chặt và cố định hoặc ánh nắng môi trường đổi khác liên tục.

“KIỂM TRA MÃ VẠCH (1D, 2D)”

Cũng giống hệt như kí tự quang quẻ học, mã vạch cũng rất cần được kiểm tra để tấn công giá chất lượng in trên bề mặt bao bì sản phẩm. Bài toán kiểm tra mã vạch bởi camera của VSTECH sẽ bảo đảm vã vạch được ấn đúng với đạt tiêu chuẩn chỉnh (không mất nét, nhòe, lệch thừa giới hạn). Thời gian cách xử trí hình hình ảnh vô cùng thấp (cỡ dưới 10ms) kết hợp với Camera phát âm hình tốc độ cao trả toàn có thể đáp ứng được yêu thương cầu sản xuất với năng suất lên đến trên 90.000 thành phầm / 1 giờ. Phương án nhận diện và khám nghiệm mã vạch của VSTECH cũng phù hợp với những ứng dụng thành phầm bị xoay, vị trí không thắt chặt và cố định hoặc ánh nắng môi trường chuyển đổi liên tục.

“ĐO LƯỜNG/KIỂM TRA KÍCH THƯỚC KHÔNG TIẾP XÚC”

Các phép đo truyền thống cuội nguồn được tiến hành với các dụng vậy đo bởi cơ (đã được hiệu chỉnh rất thiết yếu xác) cùng người triển khai đo nên được đào tạo và giảng dạy về kĩ thuật đo mới bảo đảm kết trái đo gồm độ tin yêu cao. Khi cung cấp hàng loạt, sản phẩm không ít & nhỏ, để cho việc kiểm tra kích thước sản phẩm bởi con người trở buộc phải hết sức trở ngại và tốn kém. VSTECH cung cấp chiến thuật đo kiểm kích cỡ không tiếp xúc cần sử dụng camera giúp xác định đúng đắn (cỡ bên dưới 10µm và bằng 10% dung sai kích thước bản vẽ) với vận tốc cao các: khoảng chừng cách, góc, diện tích, độ khớp đường, độ khớp tròn … từ đó xí nghiệp sản xuất của các bạn sẽ tiết kiệm được siêu nhiều ngân sách nhân công, sút được buổi tối đa không nên sót so với phương pháp đo kiểm truyền thống.

“ĐIỀU HƯỚNG ROBOT”

Trong nhiều quá trình do khan thảng hoặc nguồn lao đụng hoặc phải hạn chế sử dụng con tín đồ thì sử dụng Robot là một phương án thay thế. Robot vào vai trò là cơ cấu chấp hành, sẽ nhận nhiệm vụ từ bộ điều khiển hay máy tính để gắp/hút/nhặt thành phầm và sắp tới xếp/thả chúng nó vào 1 vị trí khác được thiết kế sẵn. Tuy nhiên bộ tinh chỉnh cần tài liệu để rất có thể xử lý và chỉ dẫn quyết định tinh chỉnh Robot, dữ liệu đó có thể được đem đến từ các cảm ứng hoặc Camera. Bạn cũng có thể xem clip Demo ở ở bên cạnh để thấy Camera gửi hình hình ảnh tôm đang dịch rời ở bên trên băng truyền về sản phẩm tính tiếp nối hình ảnh được xử trí và trả về các dữ liệu như địa điểm đầu , đuôi tôm, góc luân chuyển của tôm …từ đó Robot biết hút tôm tại vị trí nào cùng vào thời gian nào góp phân một số loại tôm trên băng truyền.

Tất cả
Máy in mã vạch
Máy quét mã vạch
Cameras Vision
PDA - lắp thêm kiểm kho
Phụ khiếu nại - Vật tư in mã vạch
Sensor - Cảm biến
Máy in - lắp thêm đọc RFIDVision Accessories
AGV - Robot tự hành
Máy tính công nghiệp Advantech
Phụ Kiện
Phần mượt - Software
Máy POS bán hàng
Máy tách bóc tách tem nhãn
Giải pháp
Tin tức
Kiến Thức Sản Phẩm
Máy tính công nghiệp
Công nghệ RFID - RFID Solution
Computer Vision - Machine Vision - Vision system
Giải Pháp Doanh Nghiệp
Giải Pháp quản lý Kho
Quản Lý Tài Sản
Video
Dịch vụ


*
Máy in mã vạch
*
Máy quét mã vạch
*
PDA - thiết bị Kiểm Kho
*
Công nghệ RFID
*
Máy POS
*
Phụ kiện mã vạch
*
Cameras Vision
*
Máy tính công nghiệp
*
Tem nhãn - Decal
*
Sensor - Cảm biến
*
Software - Phần mềm


Computer Vision - Machine Vision - Vision system

CẨM NANG VỀ MACHINE VISION TỪ A ĐẾN Z đến DOANH NGHIỆP


*
By Administrator

Machine vision là gì?

Machine vision (MV) hay có cách gọi khác là thị giác thứ móc thực hiện computer vision (thị giác thứ tính) trong số ứng dụng và quá trình công nghiệp, nơi cần triển khai một hành vi hoặc hiệu quả cụ thể dựa vào xử lý hình ảnh và so với hình hình ảnh thực hiện bởi hệ thống vision.

Machine vision thực hiện cả phần cứng và ứng dụng để cung ứng hướng dẫn các hoạt động, phụ thuộc vào hình hình ảnh được chụp bởi vì hệ thống. Hệ thống machine vision có thể xử lý, phân tích với đo những điểm sáng độc đáo của đối tượng người dùng từ hình hình ảnh chụp. Thông tin từ hình hình ảnh số sau đó được khối hệ thống sử dụng để ra quyết định.

Machine vision hỗ trợ cho hệ thống khả năng nhận thức môi trường xung quanh và triển khai các đo lường và tính toán và đưa ra quyết định mục tiêu, đó là lý do tại sao technology này hữu ích và được không ít công ty search kiếm để tiến hành các trách nhiệm công nghiệp một cách đáng tin cậy và độc nhất vô nhị quán.

Machine vision hoạt động như nắm nào?

Machine vision hoạt động bằng cách sử dụng phối hợp các phần cứng, phần mềm và linh kiện điện tử

Hệ thống machine vision thực hiện phần cứng như camera (máy ảnh) để xem thấy, thuộc với việc sử dụng phần mềm để kích hoạt các hành động khác nhau dựa vào phân tích của hình ảnh. Bây chừ có sẵn ứng dụng machine vision tiên tiến sẽ giúp đỡ tạo ra các ứng dụng machine vision cấu hình thiết lập tùy thuộc vào nhu cầu marketing và technology phần mềm để giúp theo dõi và thống trị các khối hệ thống machine vision.

Công nghệ machine vision sử dụng tin tức rút ra từ bỏ hình hình ảnh số nhằm ra quyết định

Hãy xem khối hệ thống machine vision như một phương pháp để trang bị cho thiết bị công nghiệp kĩ năng nhìn thấy, phân tích phần nhiều gì nó thấy cùng thực hiện hành động dựa trên so với đó. Để thấy được và phát hiện đối tượng người tiêu dùng một cách chủ yếu xác, hệ thống machine vision thường buộc phải sử dụng tia nắng tốt. Điều này rất có thể liên quan đến sự việc đặt nguồn sáng một biện pháp tối ưu đối với camera của hệ thống.

Khi hình hình ảnh được xử lý, hệ thống hoàn toàn có thể được thiết kế để tiến hành một cách cụ thể dựa bên trên các tiêu chí đã được đặt. Trường hợp machine vision phát hiện nay khuyết điểm, hệ thống rất có thể được xây dựng để loại bỏ mục tiêu cụ thể đó khỏi dây chuyền sản xuất sản xuất.

Sự thay đổi liên tục của machine vision hỗ trợ sự linh hoạt với khả năng auto hóa bự hơn

Ngày nay, machine vision được gật đầu đồng ý rộng rãi cho nhiều ứng dụng, bao gồm kiểm soát unique và kiểm tra tự động. Điều này là do sự văn minh trong công nghệ đã dẫn đến việc giải quyết nhiều áp dụng hơn bằng phương pháp sử dụng machine vision. Các ứng dụng này bao gồm kiểm soát quy trình và bố trí quang học, bao gồm việc loại bỏ các vật dụng thể không hề muốn khỏi vật liệu khối. Các ứng dụng khác bao hàm di đưa robot, bao hàm việc định vị và hướng của các vật phẩm rất cần được nâng bởi cánh tay robot.

Mức độ chính xác của khối hệ thống machine vision

Độ đúng chuẩn của một hệ thống machine vision dựa vào vào độ sắc nét của camera, phạm vi quan gần cạnh và size của đối tượng mà hệ thống đang kiểm tra hoặc giám sát. Phải xem xét xem hệ thống có đã quan liền kề một đối tượng có size như tem thư hay là một thiết bị mập hơn, ví như một sảnh bóng đá, vớ cả đều phải có thể tác động đến độ đúng chuẩn của hệ thống machine vision.

Tuy nhiên, các hệ thống thị giác máy rất có thể phát hiện đối tượng người sử dụng rất chính xác, với một vài hệ thống có thể phát hiện những khuyết tật nhỏ dại tới vài ba micron.

Sự biệt lập giữa machine vision cùng thị giác con người?

Thị giác của nhỏ người là 1 trong những quá trình phức hợp liên quan đến mắt và não. Khía cạnh khác, machine vision là một trong quá trình công nghệ sử dụng máy hình ảnh và ứng dụng để quan sát thấy, xác định, biệt lập và phân loại các vật phẩm dựa trên kích thước, color hoặc mẫu mã mã thực hiện hình ảnh chụp.

Thị giác của con người có một trong những lợi cầm so với machine vision. Ví dụ, con tín đồ giỏi giải thích các hình hình ảnh phức tạp và link chúng cùng với cảm xúc. Tuy nhiên, con tín đồ cũng dễ mắc lỗi, nhất là khi tiến hành các trọng trách lặp đi lặp lại.

Machine vision có một số lợi nuốm so với thị lực của bé người. Ví dụ, các hệ thống machine vision cấp tốc hơn và chính xác hơn nhỏ người. Các hệ thống machine vision tất cả thể hoạt động liên tục nhưng không cần nghỉ.

Hệ thống machine vision rất có thể nhận dạng đối tượng người dùng hoặc yếu điểm trong bao lâu?

Tốc độ mà khối hệ thống machine vision hoàn toàn có thể nhận dạng một đối tượng, điểm sáng hoặc khuyết điểm dựa vào vào 3 nguyên tố cốt lõi cùng nhau trong vấn đề chụp và giải pháp xử lý hình ảnh:

Tốc độ khung hình của camera
Khả năng xử lýĐộ tinh vi của công việc

Tốc độ cơ thể của camera đề cập mang đến số cơ thể mỗi giây mà lại nó hoàn toàn có thể chụp. Khi hình ảnh được chụp, công nghệ machine vision ban đầu phân tích hình ảnh, đó là nơi mà khả năng computer vision (thị giác đồ vật tính) của hệ thống đóng phương châm chính.

Tuy nhiên, các hệ thống machine vision rất có thể nhận dạng đối tượng hoàn toàn có thể rất nhanh, với một số hệ thống có thể phát hiện khuyết tật trong mili giây.

Khoảng bí quyết mà khối hệ thống machine vision hoàn toàn có thể nhìn thấy lúc phát hiện nay đối tượng

Khoảng biện pháp mà hệ thống machine vision có thể nhìn thấy phụ thuộc vào vào một vài yếu tố, bao gồm độ nhiều năm tiêu cự của ống kính, độ sắc nét của máy ảnh và đk ánh sáng.

Tuy nhiên, các hệ thống machine vision có thể nhìn thấy một phạm vi khoảng cách rộng, từ bỏ vài milimet đến hàng trăm ngàn mét.

Sự khác biệt giữa các loại machine vision

Có hai các loại machine vision chính:

1. Camera thông minh:

Camera logic là sự kết hợp giữa phần cứng và phần mềm vào một "khối" độc nhất trong một sản phẩm phần cứng độc lập. Camera thông minh phổ cập hơn trên thị trường, nhưng mà chúng có công dụng hạn chế vì chưng phần cứng cách xử trí được nuốm định.

Camera thông minh hay được sử dụng cho những nhiệm vụ machine vision 1-1 giản, chẳng hạn như đọc mã vạch và mã QR, phạt hiện đồ dùng thể, đếm sản phẩm, chất vấn sự hiện diện của tem nhãn,...

2. Hệ thống vision:

Hệ thống vision sử dụng camera "dumb" được kết nối với cỗ điều khiển, PC/PC công nghiệp hoặc nền tảng chuyên được sự dụng mà công ty hoàn toàn có thể tạo. Các loại hệ thống machine vision này linh động hơn. Bọn chúng được điều chỉnh nhiều hơn thế cho các công dụng cụ thể, những ứng dụng cao cấp và những nhiệm vụ thách thức hơn vượt quá kĩ năng của camera sáng dạ (kiểm soát chất lượng sản phẩm, kiểm soát điều hành quá trình sản xuất, phân một số loại và định tuyến sản phẩm, tính toán và kiểm tra kích thước, đánh giá bao bì)

Lợi ích của machine vision trong kiểm soát tự động

Machine vision rất có thể giúp nâng cấp chất số lượng hàng hóa và giảm bỏ ra phí

Các hệ thống machine vision được thực hiện để chất vấn sản phẩm hoàn toàn có thể giúp xác minh các đặc điểm hoặc phân phát hiện những khuyết tật của sản phẩm, các lỗi tính năng và những bất thường xuyên về đồ dùng lý, đặc biệt là trong sản xuất. Ví dụ, các khối hệ thống machine vision có thể được áp dụng để chất vấn chai hoặc vỏ hộp đựng và phát hiện tại sự hiện tại diện của những khuyết tật. Điều này giúp nâng cao chất số lượng sản phẩm tổng thể được đưa ra bên ngoài cơ sở cung ứng hoặc công ty máy.

Công nghệ machine vision giúp tối ưu hóa hoạt động và giảm thiểu lỗi của con người

Mắt người có thể bị mỏi sau thời điểm thực hiện các nhiệm vụ chất vấn tẻ nhạt vào một thời hạn dài. Điều này có thể dẫn đến việc tăng số lỗi. Tuy nhiên, machine vision không gặp gỡ vấn đề này. Các khối hệ thống machine vision auto có xu hướng đúng đắn hơn, đáng tin cậy hơn và không xẩy ra mệt mỏi khi thực hiện các kiểm soát yêu cầu những nhiệm vụ giống như nhau. Vấn đề giảm thiểu lỗi của con người và tăng vận tốc của những nhiệm vụ cụ thể này rất có thể giúp giảm chi phí, cả về tài lộc và thời gian.

Ngoài ra, machine vision rất có thể được sử dụng để kiểm tra sản phẩm với vận tốc cao, điều đó không thể tiến hành được với việc kiểm tra của bé người. Điều này rất có thể giúp tăng năng suất sản xuất.

Các ứng dụng phổ biến của machine vision

Machine vision được sử dụng trong vô số ngành công nghiệp không giống nhau, với các ứng dụng thịnh hành nhất bao gồm:

Kiểm tra và kiểm soát điều hành chất lượng: Machine vision được sử dụng để kiểm tra unique sản phẩm, phát hiện tại khuyết tật và bảo đảm rằng sản phẩm đáp ứng nhu cầu các tiêu chuẩn chất lượng. Ví dụ, machine vision hoàn toàn có thể được áp dụng để soát sổ các sản phẩm điện tử để bảo đảm rằng chúng không tồn tại lỗi hàn, hoặc chất vấn các sản phẩm thực phẩm để bảo đảm rằng chúng không xẩy ra nhiễm bẩn.

Xem thêm: 1 tín chỉ đại học văn hiến năm 2024, học phí đại học văn hiến năm 2023

Theo dõi với phân các loại sản phẩm: Machine vision hoàn toàn có thể được thực hiện để theo dõi cùng phân loại sản phẩm khi chúng dịch chuyển trên dây chuyền sản xuất. Ví dụ, machine vision có thể được sử dụng để quan sát và theo dõi các sản phẩm dược phẩm để bảo đảm an toàn rằng bọn chúng được gói gọn đúng cách, hoặc phân loại các sản phẩm nông sản theo size và color sắc.

Xác định và xác định sản phẩm: Machine vision hoàn toàn có thể được sử dụng để xác định và định vị sản phẩm trong không gian ba chiều. Ví dụ, machine vision có thể được thực hiện để gợi ý robot gắp với đặt sản phẩm, hoặc để khám nghiệm vị trí của các bộ phận trên một cái ô tô đang được lắp ráp.

Ngoài ra, hệ thống machine vision còn tồn tại một số áp dụng và công dụng khác như sau:

1. Quét thủng thẳng tay bên trên cao (Overhead Hands-free Scanning)

*

Một thiết bị quét cố định và thắt chặt có thể gọi mã 1D/2D trên thành phầm trong lúc người vận hành đưa sản phẩm vào sản phẩm công nghệ quét.Ứng dụng này thích hợp để bình chọn và quét mã gạch trên các thành phầm có size lớn hoặc cạnh tranh di chuyển.

2. Theo dõi hoạt động với quét nội con đường (In-Motion Tracking with Inline Scanning)

*

Một sản phẩm quét thắt chặt và cố định có thể gọi mã 1D/2D trên thành phầm hoặc bưu kiện trong những khi chúng dịch rời trên băng chuyền.Ứng dụng này thường xuyên được sử dụng trong quá trình vận đưa và gói gọn để khám nghiệm và theo dõi các thành phầm trong thời gian chúng di chuyển từ một vị trí đến một vị trí khác.

3. Đảm bảo độ hiện hữu và unique của tem nhãn (Ensure Label Presence and Quality)

*

Một đồ vật quét cố định có thể phát âm mã 1D/2D trên sản phẩm ngay sau thời điểm tem nhãn được in.Ứng dụng này bảo đảm rằng tem nhãn đã có được in đúng cách và hiện diện trên sản phẩm, mặt khác kiểm tra unique của tem nhãn.

4. Chứng thực sự hiện diện và vị trí của tem nhãn (Confirm Label Presence & Placement)

*

Hệ thống machine vision có thể kiểm tra các yếu tố sau:

Tem nhãn đã có in đúng cách dán (điều này liên quan đến vấn đề cung ứng mực in).Vị trí đúng mực của tem nhãn bên trên sản phẩm.Phân loại sản phẩm dựa trên biểu tượng logo của dịch vụ phục vụ (courier logo).

5. đánh giá tính toàn vẹn của tem nhãn (Label Integrity - Object Detection)

Hệ thống có công dụng thực hiện đánh giá chất lượng bằng cách xác định sự hiện diện/vắng mặt của bạn dạng in (chất lượng in).Đối với nhân tài này, một quy mô đã được giảng dạy (hình dạng hoặc logo) đề nghị được định vị trong khu vực Tìm kiếm cùng cuộc kiểm tra sẽ được đánh đấu là đã đạt khi quy mô hiện diện trong khu vực Tìm kiếm. Các công chũm này cũng có thể đo độ sáng hoặc tiến hành Đếm điểm ảnh (Pixel) và áp dụng một bộ giới hạn để đặt tiêu chí kiểm tra. Sản phẩm vượt quá số lượng giới hạn này đang bị đánh dấu là không đạt.

*

*

6. Xác minh sự hiện nay diện/vắng mặt của linh phụ kiện (Assembly Verification - Presence/Absence Detection)

Một camera vision đánh giá hình hình ảnh để xác định xem tất cả các linh kiện của một bộ linh phụ kiện có hiện tại diện hay là không cho quá trình lắp ráp bằng tay thủ công và từ bỏ động.Ứng dụng này giúp cải thiện chất lượng sản phẩm tương tự như tăng hiệu suất và hiệu quả thông qua tốc độ nhanh hơn với sản lượng to hơn.

*

Lợi ích của khối hệ thống machine vision

Machine vision là một công nghệ đang vạc triển mạnh khỏe và có khá nhiều lợi ích đặc trưng đối cùng với nhiều nghành nghề dịch vụ khác nhau.

1. Giảm sự liên hệ và kiểm soát của con tín đồ trong quá trình sản xuất

Hệ thống machine vision giúp loại bỏ hoặc sút thiểu sự gia nhập của nhỏ người trong các quy trình bình chọn và sản xuất.Điều này giúp tối ưu hóa thời hạn và sức lực lao động của nhân viên, đồng thời giảm thiểu nguy cơ tiềm ẩn sai sót vày yếu tố con fan gây ra.

2. Tốc độ nhanh chóng

Trung bình, một camera vision hoàn toàn có thể kiểm tra các thành phần nhanh hơn những so với con người.Điều này tạo điều kiện cho tiến trình sản xuất chạy cấp tốc hơn với tăng hiệu suất.

3. Sự đồng bộ trong kiểm tra

Hệ thống machine vision cung ứng sự đồng điệu hơn so với đánh giá do con tín đồ thực hiện.Điều này bảo đảm rằng mọi sản phẩm được kiểm tra với một tiêu chuẩn, không bị ảnh hưởng bởi yếu tố nhỏ người.

4. Khả năng gia hạn mức kiểm tra cao hơn so với con người

Con người rất có thể tham gia vào bình chọn trong một khoảng thời hạn ngắn, vào khi khối hệ thống machine vision bao gồm thể hoạt động 24/7 cơ mà không đề nghị nghỉ.Điều này bảo đảm an toàn rằng không có sản phẩm nào bị thải trừ trong quy trình kiểm tra.

5. Tự động hóa hóa tiến trình sản xuất

Hệ thống machine vision giúp tự động hóa các công đoạn kiểm tra cùng sản xuất, giảm can dự giữa con bạn và thứ móc.Điều này giúp tăng hiệu suất, huyết kiệm thời gian và nguồn lực.

6. Kĩ năng thu thập tài liệu từ hình ảnh

Hệ thống machine vision không chỉ là thực hiện đánh giá mà còn cung ứng dữ liệu trường đoản cú hình ảnh.Ví dụ, nếu khách hàng sản xuất một thành phầm có chiều dài từ 2 inch cùng sự sản xuất xê dịch từ 2.25 inch mang lại 1.75 inch, hệ thống rất có thể học và hiểu trải qua dữ liệu được thêm vào và tất cả sẵn.Điều này giúp nâng cao quy trình thêm vào và cung ứng hàng triệu điểm tài liệu về sản phẩm.

7. Nâng cấp kiểm tra, giảm bỏ ra phí, nâng cấp chất lượng và loại trừ yếu tố con người trong sản xuất

Hệ thống machine vision giúp về tối ưu hóa các bước kiểm tra, bớt thiểu lỗi con fan và nâng cao chất lượng sản phẩm.Điều này hoàn toàn có thể giúp tiết kiệm túi tiền và tạo thành sản phẩm rất chất lượng hơn.

8. Hoạt bát trong hoạt động

Hệ thống machine vision hỗ trợ sự linh hoạt cho các quy trình tiếp tế và kiểm tra.Nó hoàn toàn có thể thực hiện những nhiệm vụ không giống nhau như đọc mã gạch 1D với 2D, kiểm tra chất lượng, khẳng định sự hiện hữu và hướng của các bộ phận, phát hiện nay khuyết điểm sản phẩm, kiểm tra màu sắc và nhiều tiến trình kiểm tra hình ảnh khác.

9. Tài năng nhận dạng văn bản, chữ viết tay, mã vén và đánh dấu quang học

Hệ thống machine vision có chức năng nhận dạng văn bản (OCR), chữ viết tay (ICR), mã vun (OBR) và ghi lại quang học (OMR).Điều này xuất hiện nhiều vận dụng trong việc kiểm tra và reviews sản phẩm.

10. Tích hợp technology machine vision với các hệ thống tự động hóa khác

Machine vision có chức năng tích phù hợp với các hệ thống tự động hóa khác, bao gồm cả robot và hệ thống kiểm tra unique trong quá trình sản xuất.Với những kĩ năng này, hệ thống machine vision hoàn toàn có thể thực hiện một loạt các nhiệm vụ không giống nhau, ko chỉ tạm dừng ở việc đọc mã vạch.

11. Khẳng định sự hiện hữu của đồ vật trong thùng mặt hàng tiêu chuẩn

Hệ thống machine vision có công dụng xác định hầu hết gì bao gồm trong hộp các tông, thùng carton hoặc các thùng chứa tiêu chuẩn chỉnh khác, đặc biệt hữu ích trong số ứng dụng yên cầu sự khác nhau về đặc điểm bao bì.

12. Xác định kích thước hoặc hình dạng dáng

Công nghệ machine vision có thể xác định size hoặc mẫu mã của sản phẩm, làm cho nó tác dụng trong nhiều ứng dụng trong nghành nghề bán lẻ.

Như vậy, technology machine vision không chỉ có giúp tăng tốc quy trình phân phối và kiểm tra chất lượng, cơ mà còn mang đến nhiều ích lợi quan trọng khác, tự tăng tốc các bước đến tăng tính đồng hóa và nâng cấp khả năng cai quản dữ liệu trường đoản cú động.

Ứng dụng của Machine vision

Machine vision rất có thể được sử dụng trong vô số nhiều ngành công nghiệp, từ thêm vào đến âu yếm sức khỏe. Tuy nhiên machine vision là một technology đã tồn tại trong không ít thập kỷ, nhưng mới đây nó mới rất có thể được áp dụng trong vô số ứng dụng không giống nhau.

Machine vision có thể chấp nhận được thiết bị công nghiệp bắt gặp và phân phát hiện điểm lưu ý hoặc khuyết điểm, cung ứng hướng dẫn vận động cho các thiết bị. Khối hệ thống machine vision sau đó rất có thể sử dụng những hình ảnh thu thập được nhằm ra quyết định hối hả dựa trên hầu hết gì nó thấy. Các công ty phụ thuộc vào machine vision để kiểm tra vision, kiểm soát và điều hành quy trình, kiểm tra vật tư và nhiều tác vụ khác.

Ngày nay, khối hệ thống machine vision vào vai trò đặc biệt quan trọng trong khối hệ thống kiểm tra và quy trình vision, quan trọng trong các ứng dụng công nghiệp yêu ước một loại ý kiến vision làm sao đó. Hệ thống machine vision hoàn toàn có thể được thực hiện để phát hiện tại khuyết điểm trong đối tượng, khẳng định đối tượng, quan sát và theo dõi đối tượng, thu xếp sản phẩm, nhận ra mẫu mã với màu sắc, soát sổ đúng/sai và những tác vụ khác.

Với sự tiến bộ liên tục trong công nghệ như machine learning, deep learning cùng phần mềm mạnh mẽ hơn, sau này của machine vision sẽ đầy tiềm năng và ngày dần nhiều ứng dụng mà trước đây không thể thực hiện.

CẨM NANG VỀ CAMERA VISION (CAMERA CÔNG NGHIỆP) TỪ A ĐẾN Z cho DOANH NGHIỆP

Tân Hưng Hà là đối tác chiến lược, triển lẵm các sản phẩm machine vision của Cognex trên Việt Nam

ỐNG KÍNH (LENS) LÀ GÌ? CÁC LOẠI LENS PHỔ BIẾN trong HỆ THỐNG MACHINE VISION

PHÂN BIỆT SỰ KHÁC NHAU GIỮA HỆ THỐNG VISION VÀ VISION SENSOR vào MACHINE VISION

PHÂN BIỆT SỰ KHÁC NHAU GIỮA HỆ THỐNG VISION VÀ VISION SENSOR vào MACHINE VISION