新時代智能制造行業較具“錢”途的兩大方向

時間：2018-07-27作者：西安獲德圖像技術有限公司瀏覽：130

西安獲德圖像技術有限公司專注于疵點檢測,表面檢測,缺陷檢測等

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  詞條說明

• 使用深度學習實現工業異常檢測

  工業缺陷可視為工業產品的外觀 “異常”，因此有部分工業缺陷檢測方法采用了異常檢測的思路。然而異常檢測的定義與工業缺陷檢測是有所區別的。具體而言，異常檢測的概念較加廣泛與抽象, 其中圖像異常檢測主要關注輸入圖像是否為異常實例，而工業缺陷檢測較關注像素層面的檢出任務。在像素層面上，異常與正常模式的差別較加細微，檢測難度也大幅增加，因此直接使用異常檢測方法難以滿足工業缺陷檢測的任務需求。近年來, 深度學

• 技術加持 推進玻纖行業智造之路

  ??在玻璃纖維生產的拉絲工序，經常會遇到分束絲、并絲、毛絲和成型不良等問題，目前多數拉絲車間主要是依賴操作工來回觀察，對拉絲異常進行人工檢測。但是由于個人看管的爐位數量較多，檢測效率低，處理效率慢，會影響產品的質量和生產效率。采用機器視覺系統檢測設備對拉絲狀態進行智能化自動檢測，能快速有效的解決這些問題，從而提升對拉絲質量的把控能力，提高生產效率，降低人工成本、勞動強度。 ? ??以上僅是機器視覺

• 入門資料|機器視覺到底是什么

  隨著工業4.0時代的到來，機器視覺在智能制造業領域的作用越來越重要，為了能讓更多用戶獲取機器視覺的相關基礎知識，包括機器視覺技術是如何工作的、它為什么是實現流程自動化和質量改進的正確選擇等。 小編為你準備了這篇機器視覺的干貨資料~ 什么是機器視覺？ 我們先從機器視覺的定義開始，根據制造工程師協會的定義：機器視覺就是使用光學非接觸式感應設備自動接收并解釋真實場景的圖像以獲得信息控制機器或流程。 那

• 拒絕簡單代工,人工智能讓制造業前景較加光明

  工業生產線，一直以來都是制造業的“源頭發動機”。抓好工業生產線這道關口，才能基本**工業產品的優選生產和穩定供應。人工智能的推廣應用，讓工業生產線的運作較為科學和高效。 從整體來看，人工智能在工業生產線上的作用主要集中于硬件設備和軟件系統。正是技術、系統、設備之間的有效協調與運作，才造就了工業生產的體系化與自動化。 眾所周知，如今的工業制造，已經由人機協作的方式來主導，單純依靠人力來進行產品制造