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动力锂电池全生产流程缺陷检测方案，部署了多种不同的深度学习和机器学习算法模型
利用AI 方法构建全新的动力电池缺陷检测方案。通过对产能需求的评估，该企业希望新方案能够达到单条产线 423FPS（fr ame Per Second，帧率）的检测速度，同时检测准确率达到 1DPPM（Defect Part Per Million，每百万的缺陷数量）。检测锂电2023-04-26 | 中国机器视觉网 |2486 -
尺寸AOI智能检测装备打造工业质检高效品控，比人工检测更高效更可靠
在一些微型精密零部件制造领域如汽车、笔记本电脑、智能手机、智能穿戴等消费电子产品,有赖于零部件生产及装配的精度,而决定零部件生产及装配精度的关键,则是零部件的高精度尺寸检测。而且有一些产品在制造时，对于产品尺寸检测精度和产能都有较高要求，外观缺陷检测要求比较弱。检测2023-04-14 | 中国机器视觉网 |1878 -
新能源行业模组段侧缝焊接焊后检测，误判率≤0.45%
目前新能源汽车行业发展迅速，动力锂电池作为新能源汽车的心脏，其质量决定了整车的续航能力及安全性。因此锂电池出厂前，不仅要严格把控生产流程步骤，更要做好各项质量检测。检测锂电2023-04-12 | 中国机器视觉网 |1785 -
AIIS-3411 应用于IC半导体晶圆清洗视觉检测，帮助IC制造商提高了生产良率和效率
晶圆瑕疵检测是半导体制造工艺中至关重要的一环。晶圆在清洗过程，会去除掉光刻胶、有机物质、金属离子、微颗粒和杂质，接着使用化学溶剂和水进行抛光处理，从而保证精确的成品率。芯片半导体检测2023-04-11 | 中国机器视觉网 |1468 -
In-Sight D900视觉系统与DataMan读码器系统相结合的集中式AI检测解决方案
通过开发基于AI的检测解决方案，施耐德电气工厂的应用变得更容易解决，并且提供非常准确的结果。我们预计每年能节省40,000欧元，并使生产浪费降低到了微不足道的水平。检测2023-04-11 | 中国机器视觉网 |1308 -
SICK助力耐火砖3D视觉检测，保证精度并提高检测速度
耐火砖对于尺寸和完整性有着较高的要求，传统的人工检测方式费时费力，并且精度不一定能够保证。为了提高检测速度和精度，3D视觉检测方式应运而生。SICK在3D视觉方面深耕多年，有着丰富的应用经验。检测2023-04-10 | 中国机器视觉网 |1607 -
德州仪器推动增强现实抬头显示(AR-HUD)未来发展，有助于提高驾驶员和乘客的安全性
随着汽车的电气化和连接程度越来越高，抬头显示 (HUD) 的未来正在迅速改变。特别的是，增强现实抬头显示 (AR-HUD) 已成为智能驾驶舱设计的核心要素，有助于通过驾驶辅助和安全功能提升整体驾驶体验。设计下一代 AR-HUD 时，需要牢记几项技术要点。汽车智能交通2023-04-07 | 中国机器视觉网 |1735 -
东土边缘+控制+视觉+HMI齐上阵，助推3C行业快速转型
机器视觉在工业领域中扮演着“人眼”的角色，凭借其高感知效率、高精确度、少人工等特点，逐渐成为工业智能化转型的核心功能。越来越多的智能工厂建设需求带动了机器视觉的发展，特别在3C领域中，对领先的机器视觉解决方案需求越来越高。电子组装其他2023-04-03 | 中国机器视觉网 |1521