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3D 相机：破解摄像头模组边缘段差检测难题的关键技术
智能手机拍照性能竞争日益激烈的当下，摄像头模组作为核心部件，其质量直接决定成像效果。而模组边缘段差 —— 即各组件（如镜头座、滤光片、传感器基板）边缘的高度差，是影响模组装配精度与透光性的关键指标。当段差超出行业标准时，不仅会导致模组装配卡顿、密封性下降，还可能引发镜头光路偏移，造成拍照模糊、眩光等问题。传统检测手段的局限，让 3D 相机成为突破这一检测瓶颈的核心技术。检测精工和光学监控2025-09-17 | 中国机器视觉网 |717 -
IDS精密视觉系统助力 Micro-LED 贴合与 HBM 封装
随着 Micro-LED 显示屏和先进半导体元件不断突破微型化和效率的极限，制造过程中的精度和可扩展性变得至关重要。 Micraft Systems Plus 公司开发了两款满足这些需求的前沿系统：LED 激光焊接机和 HBM 高精度芯片贴合机。这两款系统均采用友思特合作伙伴IDS的 USB3 uEye CP 系列工业相机，以实现最高精度、速度和工艺控制。这些系统已在亚洲电子市场实现大规模应用。检测精工和光学监控2025-09-17 | 中国机器视觉网 |672 -
VOMMA超级分光光场系列相机——工业检测的创新之选
VOMMA超级分光光场系列相机，正是奕目科技研发团队为精准回应市场对检测设备的严苛需求，历经一年攻坚克难的创新成果。该系列相机通过创新的分光器件，将彩色2D与3D光场检测集成于一套系统中，实现了两种信息的同时采集与图像处理，有效缩小了检测系统的体积，显著提高了检测效率。通过精心设计两支路的光学倍率比，确保两支路拍摄的视野范围完全重合，最终能够同时输出一张千万像素分辨率的2D彩色图像和一张百万分辨率的3D点云图。其中，2D彩色图像用于常规缺陷的二维尺寸检测，3D点云数据则用于待测目标的三维高度检测，为用户提供了全面、准确的检测数据。检测精工和光学2025-09-15 | 中国机器视觉网 |690 -
工业质检新标杆！3D 相机攻克仪表盘支撑架多点平面度检测难题
在精密制造领域，仪表盘支撑架的多点平面度检测堪称“毫米级的较量”—— 它直接关系到后续装配精度、设备运行稳定性，甚至整车驾驶安全。传统检测要么人工打点，效率低且易出错；要么靠 2D 视觉，难捕捉立体微小形变，复杂场景下 “力不从心”。 3D 线激光相机的出现彻底改变这一局面。它凭借高速扫描、高精度还原等优势，能快速获取三维点云数据，精准计算平面度偏差，效率提升数倍，精度达微米级。无论是批量质检还是复杂件验证，它都能轻松应对，成为仪表盘制造领域保障品质、降本增效的“关键利器”。检测摄影测量和遥感2025-09-10 | 中国机器视觉网 |802 -
QM系列闪测仪电子外壳尺寸检测案例
产品外壳不仅承载着品牌的形象，内部更集成了众多精密的电子元器件与组件。因此，外壳的加工精度与品质管控直接影响按键灵敏度与组装稳定性。 一旦外壳尺寸偏差，轻则导致按键卡滞，重则造成产品报废。因此，遥控器外壳的外观尺寸检测，是电子配件品质把控的关键一环。检测电子组装精工和光学2025-09-09 | 中国机器视觉网 |780 -
千眼狼宽光谱高速摄像机NEO系列
受限于传感器结构设计，普通高速摄像机探测波段集中于可见光范围（380~780nm），难以覆盖紫外UV和近红外NIR波段。中科君达视界的千眼狼宽光谱高速摄像机NEO系列通过技术创新，将光谱探测范围扩展至200nm~1100nm波段，实现对不可见光波段的高速成像，为燃烧诊断、等离子体与放电、生物医学与荧光成像等科学研究提供理想的实验仪器。检测精工和光学2025-09-08 | 中国机器视觉网 |875 -
以科技之力，重塑玻璃瓶缺陷检测标准
在玻璃制品行业，尤其是对外观精度要求严苛的化妆品包装领域，一个微小的气泡、一丝细微的划痕，都可能成为影响产品价值的 “致命伤”。如何在高速生产线上精准捕捉这些瑕疵，始终是企业品质管控的核心课题。 堡盟 VCXU 系列相机凭借前沿技术与卓越性能，在玻璃瓶缺陷检测系统中交出了一份亮眼答卷，为行业带来了检测精度与生产效率的双重突破。检测化妆品2025-09-08 | 中国机器视觉网 |759 -
解锁 SVS FXO SWIR 相机全新 DOPO 功能，突破校准与成像极限
在短波红外应用中，传感器的温度漂移、曝光时间变化以及增益切换均会对图像一致性造成影响。为获得最佳图像质量，图像校正算法应充分考虑这些参数变化。传统方法通常需针对不同条件反复进行非均匀性校正（NUC），不仅耗时，而且灵活性较差。SVS-Vistek FXO SWIR 系列首次引入 DOPO（Dynamic Operation Point Optimization，动态工作点优化）功能，从底层算法与硬件设计入手，有效解决了这一问题。检测监控2025-09-04 | 中国机器视觉网 |960