機器人(rén)技術在(zài)許多工廠應用中被用來(lái)組裝特定的(de)部件，還擁有深度學習機器視覺，可以(yǐ)推動各個(gè)行業的(de)許多檢測應用，随着機器人(rén)和(hé / huò)先進機器視覺的(de)集成，它會變得更好。這(zhè)是(shì)人(rén)工智能驅動技術融合，可更快地(dì / de)生産無缺陷和(hé / huò)精确的(de)産品，同時(shí)降低員工事故率并減少浪費。

采用視覺引導機器人(rén)的(de)工廠自動化：

連接部件的(de)詳細檢查

       從管道(dào)到(dào)液壓系統，配件對于(yú)輸送流體的(de)管道(dào)和(hé / huò)軟管至關重要(yào / yāo)，洩漏在(zài)許多應用中可能是(shì)有害的(de)。壓配銅接頭因其易于(yú)安裝和(hé / huò)防止洩漏而(ér)繼續受到(dào)歡迎。有一(yī / yì ／yí)個(gè)先進的(de)A系統，确保全面驗證零件幾何形狀，并确認精确的(de)O形圈放置和(hé / huò)座位是(shì)機器人(rén)自動視覺檢測系統。

高級3D拾取和(hé / huò)放置

       生産線其中零件必須放置在(zài)快速移動的(de)傳送帶上(shàng)，3D視覺使機器人(rén)能夠快速準确地(dì / de)從雜亂的(de)盒子(zǐ)中挑選一(yī / yì ／yí)個(gè)零件，并快速準确地(dì / de)放置它因此，它可以(yǐ)在(zài)生産線上(shàng)移動，深度學習機器視覺允許機器人(rén)爲(wéi / wèi)數千個(gè)對象和(hé / huò)方向進行編程。

機器視覺和(hé / huò)深度學習

       算法通過學習一(yī / yì ／yí)個(gè)“好”的(de)部分看起來(lái)像什麽，并拒絕其餘的(de)自動化質量控制。更廣泛地(dì / de)說(shuō)，深度學習算法用于(yú)了(le／liǎo)解制造過程中的(de)哪一(yī / yì ／yí)部分導緻了(le／liǎo)缺陷。然後，該算法可以(yǐ)調整工藝，并在(zài)運行中消除後續零件上(shàng)的(de)缺陷。深度學習與機器視覺功能相結合，形成了(le／liǎo)超越人(rén)類能力的(de)關鍵檢測，爲(wéi / wèi)制造商節省了(le／liǎo)時(shí)間和(hé / huò)金錢。

提高物料搬運效率

       機器人(rén)技術和(hé / huò)先進的(de)機器視覺相結合可以(yǐ)爲(wéi / wèi)您提供高質量的(de)解決方案。通過将機器視覺軟件集成到(dào)視覺引導的(de)機器人(rén)應用中，将實現多重效益。

       智能化、自動化、數字化、信息化是(shì)未來(lái)制造業的(de)發展大(dà)趨勢，雙翌光電緻力于(yú)制造業工廠智能改造，數字化升級。我們堅信通過不(bù)斷努力與創新，能夠實現與客戶的(de)合作共赢。如果您有相關視覺檢測方面的(de)需求，請聯系我們。