随着无线充电技术的推广和5G商用的到来,3D曲面玻璃因其舒适的手感、完美贴合柔性屏以及自身良好的物理特性等优势在手机中应用越来越***,预计到2019年,3D曲面智能手机将占智能手机市场的80%,市场前景广阔。面对如此巨大的“蛋糕”,各大厂商纷纷投入对其的研发和完善,伯恩、蓝思、星星科技、比亚迪等企业在3D曲面玻璃加工设备及技术的持续投入,为3D玻璃相关设备及材料企业带来5到10年的黄金发展期。然而目前阻碍3D玻璃产品良率的很大一部分原因在于手机3D玻璃检测环节。首先,玻璃本身透明性好,反射率低、带有弧度;其次,3D玻璃需要检测弧度、平整度、轮廓度、R角等复杂参数。对于曲面屏的很多参数,现有检测手段是难以完成的。3D玻璃需检测参数及步骤(1)长、宽、高、R角等(2)通孔内直径(长、宽、孔径等)(3)弧面轮廓度、孔轮廓度等(4)平面度、平行度、位置度(5)平面处厚度、弧面处厚度(6)home键(盲孔)长、宽、轮廓度等(7)丝印处等一般来说,3D玻璃检测的流程分为以下四步:手机3D玻璃检测在整个加工工艺环节中需经历多次,较平面玻璃检测难度要大,且量产问题一直是在行业普遍存在的问题。为保证产品的品质,提升3D智能手机的良率。光学透镜检测设备,针对外观不良、尺寸不良(含3D)的检测。蚌埠反射面检测设备供应商家

外观检测设备及方法技术领域:本发明涉及检测技术,尤其涉及一种外观检测设备及方法。背景技术:随着触屏技术的发展,在当今时代,玻璃材质的表面外观在手机和平板电子产品中得到广泛应用。在上述手机和平板电子产品生产完成后,需要对该电子产品的外观进行检测。目前,在对电子产品的外观进行检测时,可以采用人工检测或采用检测设备检测两种方式。当待检测的电子产品的表面采用玻璃材质时,由于玻璃材质具有易伤和易留痕的特点,因此人工检测时会制造出新的表面缺陷,例如指纹等,从而影响电子产品的美观程度,无法有效地对玻璃材质的表面进行外观检测。并且,现有的外观检测设备,采用多个相同的相机对电子产品进行拍照,根据拍照结果进行外观检测,由于玻璃材质的表面具有反光性,因此现有的外观检测设备难以拍摄到玻璃表面的外观缺陷,也无法有效地对玻璃材质的表面进行外观检测。发明内容本发明的***个方面是提供一种外观检测设备,用以解决现有技术中的缺陷,实现对玻璃材质的表面进行有效的外观检测。本发明的另一个方面是提供一种外观检测方法,用以解决现有技术中的缺陷,实现对玻璃材质的表面进行有效的外观检测。江苏检测设备采购检测点数多、检测度高、面型要求高,检测可达纳米级精度的工业品检测设备。

图像识别中运用得较多的主要是决策理论和结构方法。决策理论方法的基础是决策函数,利用它对模式向量进行分类识别,是以定时描述(如统计纹理)为基础的;结构方法的是将物体分解成了模式或模式基元,而不同的物体结构有不同的基元串(或称字符串),通过对未知物体利用给定的模式基元求出编码边界,得到字符串,再根据字符串判断它的属类。在特征生成上,很多新算法不断出现,包括基于小波、小波包、分形的特征,以及独二分量分析;还有关子支持向量机,变形模板匹配,线性以及非线性分类器的设计等都在不断延展。3、深度学习带来的突破传统的机器学习在特征提取上主要依靠人来分析和建立逻辑,而深度学习则通过多层感知机模拟大脑工作,构建深度神经网络(如卷积神经网络等)来学习简单特征、建立复杂特征、学习映射并输出,训练过程中所有层级都会被不断优化。在具体的应用上,例如自动ROI区域分割;标点定位(通过防真视觉可灵活检测未知瑕疵);从重噪声图像重检测无法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵;分辨玻璃盖板检测中的真假瑕疵等。随着越来越多的基于深度学习的机器视觉软件推向市场(包括瑞士的vidi,韩国的SUALAB,香港的应科院等),深度学习给机器视觉的赋能会越来越明显。
机器视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能,通过摄像机等得到图像,然后将它转换成数字化图像信号,再送入计算机,利用软件从中获取所需信息,做出正确的计算和判断,通过数字图像处理算法和识别算法,对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别,根据识别结果来控制现场的设备动作。从功能上来看,典型的机器视觉系统可以分为:图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分,计算机视觉是研究试图建立从图像或者多维数据中获取“所需信息”的人工智能识别系统。正地应用于医学、、工业、农业等诸多领域中。视觉技术研究与应用的必要性视觉技术在国内外发展极其必要。2008年经济危机极大冲击了美国至全球的各个领域。美国汽车制造业“BigThree”频临破产,进一步自动化是出路。美国推行“MadeinUS”计划。出台多个政策刺激鼓励企业技术发明创新,视觉技术的应用就显得非常必要。近年在国内,劳动力工资成本大幅提高,很多生产企业迁移到人力资源更低廉的国家和区域,食品、医药质量事件不断。“MadeinChina”在世界声誉亟需提高,为提高质量保持竞争力,各领域的视觉检测及高度自动化势在必行。视觉检测对工业自动化的重要性与日俱增。检测设备是江苏常州Ling先光学自主研发产品,用于汽车玻璃、光学镜片、光电显示等。

大多数检测设备都是依赖于人工,孔径大的PCB板子是人工将板子放到检测设备上面然后开启设备检测,孔径小的PCB板子需要人工拿着设备(探头)去对每一个线圈进行检测。我们利用本公司zizhuyanfa检测设备可以完成配合检测设备的上下料和对位放置,自动化设备装配,实现一次性片材所有的线圈经行检测;我们的设备也有效地避免了人工操作时因为线圈孔径小或孔径多而出现漏检。与人工操作相比可以显著提高检测测效率,并避免因漏检导致的质量问题。 设备简介: 1.采用机器视觉技术自动识别当前待检测的玻璃片属于何种规格产品 2.采用机器视觉技术对分道器水平的二维尺寸进行检测,包含产品长度,宽度,端子残留,玻璃欠损,表面划伤等。 3.设备采用自适应控制,根据产品规格自动调整检测位置和检测点数。 4.设备实现在屏幕上直接显示检测结果,如为良品屏幕显示绿色PASS,如为不良品则屏幕显示红色FAIL我们的产品具有高度的灵活性和可定制性,能够满足不同用户的个性化需求。湖州粗糙度检测设备联系人
我们的汽车检测设备能够帮助用户降低维修成本,延长车辆使用寿命。蚌埠反射面检测设备供应商家
随着98年半导体工厂的整线引进,也带入机器视觉系统,06年以前国内机器视觉产品主要集中在外资制造企业,规模都较小,06年开始,工业机器视觉应用的客户群开始扩大到印刷、食品等检测领域,2011年市场开始高速增长,随着人工成本的增加和制造业的升级需求,加上计算机视觉技术的快速发展,越来越多机器视觉方案渗透到各领域,到2016年我国机器视觉市场规模已达近70亿元。机器视觉中,缺陷检测功能,是机器视觉应用得多的功能之一,主要检测产品表面的各种信息。在现代工业自动化生产中,连续大批量生产中每个制程都有一定的次品率,单独看虽然比率很小,但相乘后却成为企业难以提高良率的瓶颈,并且在经过完整制程后再剔除次品成本会高很多(例如,如果锡膏印刷工序存在定位偏差,且该问题直到芯片贴装后的在线测试才被发现,那么返修的成本将会是原成本的100倍以上),因此及时检测及次品剔除对质量控制和成本控制是非常重要的,也是制造业进一步升级的重要基石。在检测行业,与人类视觉相比,机器视觉优势明显1、精确度高:人类视觉是64灰度级,且对微小目标分辨力弱;机器视觉可显著提高灰度级,同时可观测微米级的目标;2、速度快:人类是无法看清快速运动的目标的。蚌埠反射面检测设备供应商家
大幅度地提高了产品的质量和生产效率。譬如,企业中用于检测输血袋编号。在血袋生产过程中,血袋上的字符编号的正确和是必不可少的检测信息。依靠工人的肉眼逐条检测带状转印薄膜上的字符串,来追踪血袋编号是否错印,劳动强度大,效率低,不能从根本上保证检测质量。一旦血袋编号出现重印、错印将会发生严重医疗事故,因此一种基于机器视觉技术的血袋编号字符的提取、识别与错误反馈于一体的检测系统就适时、必要的诞生了,用以提高一次性血袋出厂编号的检测精度和自动化水平,保证产品质量,解决生产实际问题。字符在线识别系统组成为达到识别目的,识别系统由硬件和软件构成。硬件系统主要有血袋编号检测台机械结构、LED阵列照明系统、血袋...