北京質量視覺檢測系統

南京熙岳智能科技有限公司的張總認為機器視覺行業前景還是很不錯的，隨著人工智能、云計算、大數據等技術的發展，機器視覺已廣泛應用于工業自動化領域的各個行業，覆蓋3C、汽車、醫藥、食品、物流、紡織等上千種細分場景。矩視智能作為一家機器視覺云NeuroBot工業AI視覺云平臺，整合AI、云平臺以及大數據技術。通過對圖片進行在線標注和訓練，實現字符識別、缺陷檢測、尺寸測量、目標定位等功能。同時3D方面也實現了視覺抓取與測量，可面對上千種工業細分場景，率領工業視覺領域的通用AI。機器視覺測量功能要求精度和復雜形態。北京質量視覺檢測系統

南京熙岳智能科技有限公司利用計算機視覺技術檢測木板材表面缺陷。提出了一種基于混合紋理特征的表面缺陷檢測算法,能準確、魯棒地檢測出木板材表面圖像中是否有缺陷。首先,分別使用灰度共生矩陣方法、Gabor濾波方法和幾何不變矩方法提取了10個優化后的圖像紋理及尺度、平移、旋轉不變特征;然后,對特征向量進行有效組合;基于融合后的混合紋理特征向量,應用BP人工神經網絡對樣本集進行訓練和檢測。實驗表明,該方法能準確地對木板材表面缺陷進行檢測,平均檢測成功率達96.2%。北京視覺檢測技術定制機器視覺檢測服務食品包裝的外觀完整性檢測、條碼識別、密封性檢測。

南京熙岳智能科技有限公司基于圖像圖形學方法，實現了對木材紋理灰度特性的分析，并利用計算機自動檢測出木材紋理形狀、角度、紋理周期長度、線寬度和間距等特征量值。試驗結果證實，BWMORPH為適于木材類中弱紋理的形狀輪廓檢測，并生成新的紋理骨骼線圖像；對紋理骨骼線圖像進行Radon變換后，可得到0~180°紋理線條在相應角度上投影變換域的積分值，從而繪制出紋理角度的二維曲線圖，紋理曲線圖所反映的木材紋理方向性規律與人們平常對木材紋理的印象相吻合；通過將紋理圖像二值化后再橫向掃描的方式，能夠得到紋理的峰—谷周期圖，從中能夠準確計算出紋理的周期長度，對應于木材的生長輪寬度，并可進一步求出紋理的線寬度和紋理的間距，分別對應木材的早、晚材寬度。

機器視覺在工業上應用領域廣闊，功能包括：測量、檢測、識別、定位等。其產業鏈可以分為上游部件級市場、中游系統集成和整機裝備市場和下游應用市場。機器視覺上游有光源、鏡頭、工業相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等軟硬件提供商，中游有集成和整機設備提供商，行業下游應用較廣，主要下游市場包括電子制造行業、汽車、印刷包裝、農業、醫藥、紡織和交通等領域。機器視覺對于機器人而言，機器視覺賦予其精密的運算系統和處理系統，模擬生物視覺成像和處理信息的方式，讓機械手更加擬人靈活的操作執行，同時識別、比對、處理場景，生成執行指令，進而一氣呵成的完成動作。定制機器視覺檢測服務分篩選出不良品或合格品。

手工操作已越來越不適應新形勢下的現代化管理的要求，計算機技術和條碼技術引入生產產品追溯系統領域，已成為必然趨勢。例如原來生產質量只能進行現場產品追溯系統，如果產成品出庫以后則無法繼續追溯其產品的質量情況，各工序生產者，質檢責任人等。而現代化的管理要求企業能夠為客戶提供更多的信息和個性化的服務。采用條碼質量追溯系統后，工作更簡單、方便、準確和快捷。通過數據的采集、管理、檢索、存檔和統計實時化，質量信息動態地反映生產現狀使生產管理者能及時、準確、詳細地了解生產情況。產品的自我辨別也是企業保護自己的一種方式，可以防止假冒產品損壞企業聲譽。南京熙岳智能追蹤系統提高了企業的質量及管理水平，將為企業的決策、管理帶來顯赫的效益。通過機器視覺對榨菜包的包膜破損、封口不良、封口異物、封口褶皺、克數不足等檢測。江西ccd視覺檢測機

定制機器視覺檢測服務通過多站測量方法一次測量多個技術參數。北京質量視覺檢測系統

在布匹的生產過程中，像布匹質量檢測這種有高度重復性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成，在現代化流水線后面常常可看到很多的檢測工人來執行這道工序，給企業增加巨大的人工成本和管理成本的同時，卻仍然不能保證100%的檢驗合格率（即“零缺陷”）。對布匹質量的檢測是重復性勞動，容易出錯且效率低。流水線進行自動化的改造，使布匹生產流水線變成快速、實時、準確、高效的流水線。在流水線上，所有布匹的顏色、及數量都要進行自動確認。采用機器視覺的自動識別技術完成以前由人工來完成的工作。在大批量的布匹檢測中，用人工檢查產品質量效率低且精度不高，南京熙岳智能科技有限公司用機器視覺檢測方法提高生產效率和生產的自動化程度。北京質量視覺檢測系統