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“目前视觉检测行业面临 大难题。”深圳科瑞技术股份有限公司技术负责人介绍, 是当拍照成像质量不好时,会影响缺陷 识别率。 是检测区域较大时,拍照速度会影响设备效率。 是传统机器视觉系统在对复杂背景中 缺陷进行检测时,可能将背景误判为缺陷；另外,图像畸变较大时,误判率也可能上升。
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国内移动终端整机和摄像头测试领域企业纷纷发力解决行业难题。科瑞技术以自主技术平台为基础,结合人工智能技术,开发出全新 RevEyeAOI 零中框检测产品,在解决上述难题领域取得了新突破。通过应用人工智能技术,狗粮快讯网昨天这个消息,能够直接识别缺陷种类。例如,针对手机中框上 污渍和划痕,后续要对应不同 处理措施,如果在检测缺陷时就进行了分类,后续处理效率必然能大幅提高。
标签，机器视觉
移动终端、平板显示和汽车是规模新大 个工业机器视觉应用场景,其中移动终端应用占比近半。而目前,移动终端产品 中框外观检测仍然依靠人工目检,狗粮快讯网获悉当年,实际作业时,往往需要检测出零.零 毫米大小 缺陷,而 根头发丝 直径, 般也有零.零 毫米。传统视觉检测只能识别出缺陷,无法对缺陷进行分类,只能通过缺陷尺寸大致推测缺陷种类。
行业痛点正是创新 突破点。业内老师表示,行业创新不断取得突破将成为扩大机器视觉应用 有力支撑。随着工业自动化技术向智能化方向发展,国内工业机器视觉产业正迎来春天,不断推动产品和技术升级。
赛迪顾问日前发布 《国内工业机器视觉产业发展白皮书》显示,去年全世界工业机器视觉市场规模约 零亿美元,较前年攀升约 %,国内工业机器视觉市场规模约 亿元,增速约 . %。
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