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VisionChina2023回忆 康耐视以“视觉”之力赋能工业提速晋级

发布时间:2023-08-05 23:19:51   来源:bob平台官网入口

  VisionChina2023回忆 康耐视以“视觉”之力赋能工业提速晋级   7月11—13日...

产品介绍

  VisionChina2023回忆 康耐视以“视觉”之力赋能工业提速晋级

  7月11—13日,我国(上海)机器视觉展暨机器视觉技能与工业运用研讨会在上海国家会展中心隆重开幕。作为机器视觉范畴专业盛会,本届展会会聚近300家机器视觉范畴的代表企业。康耐视作为一家在全球工业机器视觉范畴取得广泛认可的企业,携最新依据AI的视觉体系与全新晋级的视觉读码产品露脸现场,并展现了自身在新能源职业视觉检测的整体实力和技能沉积。

  得益于人工智能技能的飞速开展,依据机器视觉的工业检测得到广泛的运用。作为本次展会的亮点之一,康耐视大客户出售司理刘雪永为gongkong具体介绍了In-Sight 3800。这是一款搭载边际学习技能,专为高速出产线检测运用规划的一体式AI智能相机。经过ViDi EL Read东西在反光、低对比度和非平坦外表上轻松读取字符,并运用高速变焦和ViDi EL Classify东西快速辨认产品外表缺点,以优于职业水平的高速度完成高效安装验证检测。

  除了产品的移风易俗外,康耐视更是敏锐捉住各职业正走向智能化的趋势。在国家和相关方针的支撑和引领下,新能源轿车商场一路高歌猛进,作为近几年的热门话题,其工业正面临职业整合以及功率与质量的提高。动力电池作为新能源轿车的要害组成部件,其安全性及高性能也成为群众重视的焦点。依据动力电池对产品质量要求的不断提高,视觉检测开端广泛运用于动力电池制作的各个环节。本次展会中,康耐视在展会现场搭建了一套针对动力电池职业的视觉检测计划:

  依据Cognex Edge Learning技能(边际学习技能)的SmartLine智能找边东西,专为处理具有应战性的边线检测而规划,可以以亚像素等级的高精度运用算法,完成快速且动态地找边,可解决锂电制作过程中因图画存在混杂边而无法找边等应战性问题。

  In-Sight 3D-L4000系列凭仗3D激光位移技能与智能相机的结合,可以将视觉东西直接放到真三维零件图画上,保证锂电顶盖片平面度的丈量精度,习惯出产环节对电池外部顶盖与铝壳的尺度精度的严格要求。

  康耐视智能相机In-Sight 2800视觉体系搭载的EL Classify东西,对电芯进行极柱脏污检测时,只需少数的训练样本,即可快速完成分类布置,断定极柱是否存在脏污;并运用其ViDi EL Read东西可满意从存在/缺失检测,到分拣和字符读取等广泛的检测运用要求,内嵌多种边际学习东西和依据规矩的东西,以满意多种防错运用的要求。

  康耐视DataMan 475V条码等级验证器可以依据ISO 15415规范正确地分级一维条码和二维码,每秒最多分级20个条码,可以直接在出产线%的验证和质量陈述,在第一时间发现和纠正印刷与流程操控问题。验证的一切条码都可以保存具体陈述,然后完成可追溯性、计算流程操控和合规性。

  DataMan 280内置康耐视最新专利解码算法技能,能有用改进代码处理速度和掩盖规模,可为锂电池的DPM码(直接物件标识)供给无与伦比的读取率。

  历经40余年的立异开展,康耐视积累了丰厚的视觉读码产品,包含固定式读码器、手持式读码器、条码验证器等多种类型,可以满意客户各类杂乱场景的读码需求。此次展会中,康耐视带来了全系视觉读码产品,相同招引了很多专业人士停步观赏沟通,收成了参展观众的共同好评。

  康耐视出售工程师王虎为咱们具体介绍了装备了HPIT(大功率集成式火炬形光源)和Dome光照明附件选项的DataMan 282,全新晋级的装备可优化照明对比度,并明显削减眩光和杂乱布景搅扰,然后增强DPM码读取功用,在极具应战性的反光外表上也能轻松读取不明晰代码。

  立异是企业可以持续开展的动力和源泉。无论是新推出的依据AI技能的智能相机,仍是面向新兴工业的职业运用解决计划,康耐视不断开展和完善产品组合,以满意用户日益增长的需求。经过多年生长和开展,康耐视积累了很多的专业经历和一系列老练安稳的运用,凭借雄厚的技能实力及以客户需求为导向的解决计划,在各行各业积累了很多的成功事例,广泛服务于全球客户。

  值得一提的是,康耐视除了具有高品质的机器视觉产品,可以依据商场改变快速灵敏地做出反响之外,其明显优势还体现在具有老练完善的出售和服务体系。现在,康耐视在我国具有巨大的出售团队、专业的技能团队以及各职业范畴合作伙伴,可以更快地呼应商场需求,让服务更贴近于客户。站在工业转型晋级的要害节点,康耐视将持续立足于各职业痛点与客户需求,一直坚持技能立异,供给专业高效的产品系列与老练优质的服务体系,推进机器视觉在各场景中的运用,助力各职业数字化、智能化出产的全面晋级。

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