视觉检测技术在锂电池生产装配中的应用。锂电生产装配段，需要将加工极耳后的极片一片片整齐重叠；整体使用隔离膜按照Z字形分隔正负极片，进行初次封装；两端极耳漏于外端。接下来是入壳、激光焊接工序，需要将包裹在隔离膜里面的整叠极片准确放置于铝壳中，然后采用激光焊接封装。锂电池生产装配段，叠片工位的正负极片放置在隔离膜中的位置，对于电池的性能有较大... 【查看详情】

视觉检测设备在五金汽车紧固件上的应用。在汽车紧固件配件中，一般涉及到可以检测的有：尺寸缺陷、圆心、泄露焊接、分拣等外观检测。汽车零部件检测系统通过识别图像特征，分析图像信号来确定产品是不是符合要求，检测的过程是全自动的，当产品检测出现异常的时候，会给到异常的信号，同时产品会被输送到OK或者是NG的下料盒中。视觉检测设备的工作流程：1）测量... 【查看详情】

视觉检测设备，可以对手机零件及充电器等进行缺陷检测。随着科技的发展和人们生活水平的提高，手机已经成为我们生活中不可或缺的一部分。但在生产过程中，由于各种原因，可能会出现一些质量问题，如坡口、尺寸、间隙、段差、平整度等。这些问题不仅会影响产品的质量和性能，还可能影响消费者的使用体验。视觉检测设备，在手机行业领域的应用，是通过先进的机器视觉技... 【查看详情】

视觉检测设备在五金汽车紧固件上的应用。在汽车紧固件配件中，一般涉及到可以检测的有：尺寸缺陷、圆心、泄露焊接、分拣等外观检测。汽车零部件检测系统通过识别图像特征，分析图像信号来确定产品是不是符合要求，检测的过程是全自动的，当产品检测出现异常的时候，会给到异常的信号，同时产品会被输送到OK或者是NG的下料盒中。视觉检测设备的工作流程：1）测量... 【查看详情】

尺寸检测不管是在哪个生产过程中，还是在生产结束之后，质检中，都是不可缺少的步骤，自动化检测设备除了可以检测产品的外观尺寸之外，比如说产品的外径、内径等方面的筛选。检测还主要分为接触式和非接触式的。自动化检测设备在尺寸检测方面具有很大的优势，主要的特点就是降低人工成本，被很多的企业广泛的应用。基于视觉技术的检测是一种非接触测量的方法，主要是... 【查看详情】

视觉检测设备对键盘类按键的自动化检测应用。按键在工业和科技发展中都广泛应用，是各种精密电子元器件必不可少的配件，在不同领域和不同行业所使用的材质和所要求的性能都是不相同的。在外观检测方面，之前生产厂家大多都是使用人工检测的办法来进行，但是人长时间易疲劳，还受到心理素质方面的影响，导致产品出现错检、漏检等原因被客户投诉。针对这些方面的问题，... 【查看详情】

视觉检测技术在食品品质检测中的应用。1）食品尺寸检测：视觉技术可以高效地检测食品的尺寸和形状，尤其对农产品来说，尺寸和形状往往是品质的重要标志。传统方法依赖人工使用显微镜，而计算机视觉技术通过摄像头和放大设备，能够快速、准确地获取并分析食品的外观和尺寸数据，实现精细化分类，提高检测效率。2）食品色泽检测：食品的色泽直接影响消费者的购买决策... 【查看详情】

视觉检测设备在锂电池自动化检测中的应用。设备的检测优势包括：1）检测结果标准化、数据化，解决了检测结果受人工检测主观意愿、情绪、视觉疲劳等人为因素的影响，检测精度高，检测结果稳定可靠；2）检测速度600pcs/min，提高了生成效率，可代替9名员工检测，节约了人力成本；3）可根据客户锂电池盖大小，设计与产品大小相匹配的上料振动盘及导轨；4... 【查看详情】

视觉检测技术在新能源电池领域的应用。视觉检测技术可以应用到电池生产的整个过程中，在尺寸测量、外观缺陷检测、字符识别等方面代替人工作业。例如电池极片上下对齐检测，如留白尺寸、涂宽尺寸、上下涂布是否对齐等；电池极片毛刺检测，自动判断毛刺形态及尺寸；电池极片外观缺陷检测；电池叠片尺寸检测；电池叠片外观缺陷检测，如隔膜起皱、长胶起皱、长胶歪斜、叠... 【查看详情】

视觉检测设备上搭载了自研的深度学习检测算法，在保证了缺陷检测准确率的同时减少了参数数量，大幅提升检测速度。视觉检测设备应用的领域，举例来说有3C行业中手机模组及成品组装线、平板电脑&笔记本模组及成品组装线、锂电、其他智能穿戴设备等，典型场景包括各类元器件（盖板、背板、极耳、接插件等）、功能模组（摄像头模组、声学、电芯Pack、PCB板等）... 【查看详情】

视觉检测设备的优势，主要体现在：1）精确度高：人类视觉是64灰度级，且对微小目标分辨力弱；机器视觉设备可显著提高灰度级，同时可观测微米级的目标；2）速度快：人类是无法看清快速运动的目标的，机器快门时间则可达微秒级；3）稳定性高：机器视觉解决了人类一个非常严重的问题，不稳定，人工目检是劳动非常枯燥和辛苦的行业，无论你设计怎样的奖惩制度，都会... 【查看详情】

视觉检测设备在光学元器件表面检测中的应用。光学元件的质量主要取决于表面质量，而面形偏差检测、表面粗糙度、表面疵病的检测则是评价光学元件表面质量的主要项目。机器视觉作为一门把计算机视觉和图像处理技术有效融为一体的新兴检测技术，用数字图像作为检测手段，通过机器来识别物体，代替了人体的视觉系统，再运用图像处理方法，提取出有用的信息，如表面形貌、... 【查看详情】