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                機器視覺檢測提高了生產效率,實現用戶利益更大化

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                機器視覺檢測提高了生產效率,實現用戶利益更大化

                發布日期:2017-04-28 00:00 來源:http://www.orduaksiyon.com 點擊:

                機器視覺檢測提高了生產效率,實現用戶利益更大化




                    在電子行業,電容是經常使用的器件之一,它被大量的使用在電子設備中廣泛應用于電路中的隔直通交,耦合,旁路,濾波,調諧回路, 能量轉換,控制等方面。而在制作電容的過程中,上料機是不可或缺的一環。其中,若使用人工檢測不僅產品檢測出的質量精度不夠,還需要耗費大量的人力物力,且效率低下。如將人工檢測換成機器視覺系統,不僅檢測精度能夠明顯得到提升,還提高了生產效率,實現用戶利益更大化。機器視覺系統擁有高速精準、多任務運算處理能力,智能及人性化的操作接口,不僅能夠適應各個場合,并且檢測內容包含了面積偵測、邊緣位置、距離,計數,角度、瑕疵及斑點檢測、圖形比對,輪廓比對、坐標,角度運算、尋邊量測、以及自動對位,坐標搜尋等多項功能。這些功能有效幫助用戶實現精準生產提供有力保障。



                   視覺檢測機器學習的發展大致分為兩個階段:淺層學習和深度學習。傳統的機器學習都是利用淺層結構的架構。例如高斯混合模型(GMMs)、支持向量機(SVM)等等都是淺層結構。這些結構通常包含一層或兩層的非線性特征變換,可以看成是其有一層隱含層或者沒有隱含層的結構。例如GMMs是對樣本的概率密度分布進行估計,對樣本中的數據分別在幾個高斯模型上投影,就會分別得到在各個類上的概率,然后選取概率更大的類所為判決結果。例如SVM使用一個淺層線性模式分離模型,當不同類別的數據向量在低維空間中無法劃分時,SVM會將它們通過核函數映射到高維空間中并尋找分類優超平面。


                機器視覺檢測


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