安祺拉德CCD高精度全自动化产品防错漏检查系统（一款自动化行业的视觉全自动化装配检测设备问世）
该设备可以无缝连接入装配生产线，快速实现产品的全自动检测过滤，可以自动识别部品的装配质量状况，并将OK,NG部品自动实现左右分流，整个过程全自动化，节省人力成本和时间，提高生产效率和保证100%部品品质良
应用于生产线上对于手机电子产品、塑胶成形品、五金件、温控开关元气件、组装品等生产过程中，尺寸、形状、外观和颜色等项目（组装品含装配不到位）的自动检测并自动筛选不良，该自动化设备系统运行稳定，技术先进，自动化程度高，效率高且性价比高。在用人成本高、离职频繁、人工效率低且易产生误检的背景下，采用自动检测，自动筛选，将为贵公司创造更高的效率，更高的品质，更高的利润。
产品介绍：
近年来，随着光电技术、计算机数字图像处理技术、无损检测技术的发展，现代检测与识别技术日益朝智能化、高可靠性、高速自动化在线检测方向发展。计算机视觉技术和可靠性技术是现代检测的两大技术基础。“视觉检测”作为机器视觉的一个应用概念，其内容不仅在于视觉感知、知识和模式识别等，更着重于空间几何尺寸的精确检测和定位。视觉检测具有现场宽、非接触及较高精度等优点，取代一些传统的传感器，完成“离线”和“在线”检测；
机器视觉在工业检测领域已被成功地应用。用于产品外形检验、表面缺陷检验。很多机械产品由较多的零部件组成，零部件在空间位置上层叠交错，加之一般是非透明外壳封装，内部构件状态非直观可见，因此对产品进行有效的检测颇为困难。常规的检测方法是采用人工抽样检验或破坏性试验。这些方法不仅费用高、耗时费力，而且属于事后分析，由于人为因素造成的漏检或误判会大大降低检测识别的准确率，难以满足实时生产的需要。若环境恶劣或产品本身具有一定危险性，这些常规方法也是不安全的。
运用机器视觉技术对产品的图像进行预处理、特征提取和匹配操作，基于模式识别的方法建立了故障诊断模型，*终实现了产品内部构件状态的自动检测。该设备实用、迅速、可靠，对于自动检测手机等复杂产品内部构件的状态具有普遍意义。 |
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