视觉检测类

电感元件外观缺陷检测仪


  • 产品诞生


谈及中国【电感】电子元器件行业现在面临的挑战主要来自三方面:一是同行过多、低价格竞争,特别是来自日本、韩国和台湾地区厂商的竞争。其次,要改变目前中国元器件企业传统的管理模式和销售模式。第三,缺乏开发高端产品的资金和能力。电感元器件产销量快速增长,利润却日趋微薄,为了提高电感元件发货合格率、降低人力成本、提升企业竞争力,我公司自主研发的电感元件外观缺陷自动检测仪应运而生!


  • 产品介绍


采用最新AI人工智能算法可全自动检测一体成型电感元件全六面的外观缺陷,还可自动上料,并将外观合格品和外观不良品自动分开,检测效率每分钟约200-300件,可有效降低人力成本,同时提高企业产品的发货合格率。

 

  • 工业4.0——AI 人工智能


通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。

我公司的图像算法研发团队经过近一年的研究开发,现已将AI人工智能技术成功应用到电感器件的外观缺陷检测上。

主要方法为:通过设备不断的收集各种类型缺陷工件样本图片,将这些样本图片通过云计算软件经过精确学习计算分析,让图像分析软件对缺陷的识别和判断能力接近人工的识别判断能力,从而使得设备的识别缺陷水平相当于人工目检的识别水平,这样可大大降低设备检测缺陷工件的漏检比率,同时使得误检比率也能得到很好的控制。随着缺陷样本图片数据量的不断增加,设备的检测能力一定会超过人工检验水平。



特点介绍:

Ø  AI人工智能和人脑类似的工作方式;

Ø 识别结果稳定且一致,机器替代部分编程人员劳动;

Ø 支持多缺陷标记,只需一个模型,即可同时检测一张图片内的多种缺陷;

Ø 训练样本有限,可以自动生成更多训练图片(模型训练时间会变长);

Ø 通过自学习的方式进行检测,极大的降低了开发的难度;

Ø 可以稳定检测复杂背景下的目标;

Ø 通过不断的学习训练,可有效检出各种极小的缺陷工件;

Ø 通过不断的学习训练,可极大降低误检比率。


  • 工作原理


由上料系统、光学成像系统、图像采集识别处理系统、运动系统、产品分类收集系统组成,实现了从上料到出料的全自动化。



工作流程:



  • 产品优势


每台设备效率200~300件/分钟,可代替3-5名作业员,漏检率和误检率均可达到企业标准,为企业提高了生产作业的自动化水平,并节省了大量人工。


  • 产品价值


  • 电感元器件厂家市场机会


汽车电子、PDA、互联网应用产品、机顶盒等产品的迅速启动及飞速发展,将极大地带动中国电子元器件市场的发展。在通讯类产品中,不仅仅是蜂窝电话,还有更多的产品如移动通信、光通信网络、普通电话等都需要大量的元器件。另外,计算机及相关产品、消费电子产品虽然没有以前发展那么快,但需求依然强劲。这些都将成为中国元器件市场发展的动力。

 


 

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