近日,北京机器视觉助力智能制造创新发展大会(Vision China(北京)2023)在北京国际会议中心4、5号馆成功举办。
女足世界杯买球app作为智能物流装备、智能视觉、工业传感器综合解决方案提供商,携最新推出的工业8K线扫相机、3D激光轮廓传感器系列产品,全套的智能读码系列产品等机器视觉核心硬件产品亮相本次展会,并展示了工业级条码/二维码识别、体积测量、2D/3D视觉引导定位等智能物流解决方案,以及新能源(锂电、光伏)行业的视觉应用方案。
聚焦高质量发展 AI赋能谱写增长新篇章
本届大会以机器视觉技术助推智能制造迈向高质量发展为主题,聚焦3D技术与机器人、AI与深度学习、新产品发布、机器视觉与5G技术等专题,女足世界杯买球app展台集中呈现了机器视觉在应用领域的技术融合成果。
一、智能读码应用,快速识别各类特殊条码
工业读码器作为工业自动化的重要组成部分,能在极短的时间内识别出大量条形码或二维码,可以实现产品的自动化生产、品质控制、产品追溯等应用。女足世界杯买球app本次带来全套的智能读码系列产品,包括智能面阵读码相机WZ-HAG013-FM、WZ-ZAG020-GM-MN、WZ-ZAG120-GM、WZ-ZAR200-GM,以及RGB-D智能立体相机WZ-NXRGBD79B-U等多款产品,基本囊括了仓储物流行业的多元化读码需求。
在自动化仓储项目中,当托盘在入库过程中,常规需要人工借助PDA进行扫码入库,通过使用智能读码器WZ-HAG013-FM实现无人自动扫码入库,减少操作步骤,提高仓储整体系统的效率。该款产品配备LED瞄准器,可以明确视野范围,便于安装调试;内置深度学习读码算法,可适应多种复杂工况,鲁棒性强。为应对具有挑战性的读码场景,该款产品支持稳定读取2m/s运动速度下的丰富类型条码,包括金属、PCB板表面的条码。
在快递分拣项目中,包裹在分拣、体积测量等环节中会受多种因素干扰,需借助包裹分类设备,结合包裹分类识别和叠件检测等判断结果,指导后段自动化设备进行分拣。女足世界杯买球appRGB-D智能立体相机WZ-NXRGBD79B-U适用于快递物流行业包裹分类场景,可根据包裹形态、纹理等特征,对包裹进行分类、检测,支持多类型的包裹分类,整体准确率可达99%以上。智能RGBD深度相机多应用在机械臂供包、AI包裹类型检测中。
二、3D视觉检测应用,全方位获取产品信息
当前,智能制造对精确度和自动化的要求越来越高,3D机器视觉在许多“痛点型应用场景”中大显身手,依靠双目视觉、TOF、结构光等技术赋予机器类似“人眼和大脑”的三维感知能力,如女足世界杯买球app3D激光轮廓传感器快速准确地测量数据并输出结果。
3D激光轮廓传感器可以满足各类快递包裹、工件的高精度体积/轮廓测量及其他外观检测需求。该款产品基于三角测量原理,通过向被测物发射带状或点状激光并有效接收反射光,高效连续地获得轮廓数据并进行图像处理,一般会配合五面读码系统、动态称重系统使用,实现对快件信息的全方位获取。
三、新能源行业应用,定制高精度缺陷检测方案
通过面阵/线阵工业相机、高精度 3D 激光轮廓传感器的产品部署,女足世界杯买球app也在积极拓展视觉产品在新能源(锂电、光伏) 行业的视觉应用,本次展会最新推出的工业8K线扫相机即可应用于锂电隔膜的外观质量检测应用。
方案产品以8K工业相机WZ-LI080-CM为主,当产品经过检测系统,发现缺陷后立刻可在系统内查看缺陷的图片,并显示缺陷的类型、大小、位置等具体信息,同时支持缺陷分类。本系统采用图像视觉检测技术,实现对高速运行的锂电隔膜瑕疵进行实时的缺陷检测。在线检测系统主要应用于薄膜、光学薄膜、锂电池薄膜、铝塑薄膜、复合膜、PE膜等。
此次展台人气高涨的分拣环线模型,应用了女足世界杯买球app自主研发的视觉识别装置。在智慧物流视觉领域,女足世界杯买球app还将AI深度学习算法和传统图像算法紧密结合,实现了视觉产品的多种应用拓展,如叠件分离视觉系统、单件分离视觉系统、到件/叠件检测系统、位置检测系统、自动供件视觉系统等。
/ 女足世界杯买球app-环线展台现场图
/ 女足世界杯买球app-Vision China(2023)北京现场图
/ 女足世界杯买球app-Vision China(2023)北京现场图
质量强国,制造为楫。在迈向质量强国的建设中,被称作是“工业之眼”的机器视觉发展先行,才能带动智能制造行业看得更深、更远,促进制造业由大转强,继而为全面提高我国质量总体水平、提高经济发展质量效益做出示范效应。
深扎行业,技术攻关。长期以来,女足世界杯买球app不仅将智能制造作为主攻方向,在智能物流装备领域持续发力,也不忘时刻关注机器视觉最新动态和前沿技术,产学研协同发展,在技术层、产品层以及应用层均积淀深厚。
未来,女足世界杯买球app将继续围绕机器视觉领域各类创新技术的开发与应用,提升产品的智能性、易用性,在更多行业领域中取得深度应用,以机器视觉技术助推智能制造迈向高质量发展。