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机器视觉检测提高了生产效率,实现用户利益更大化

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机器视觉检测提高了生产效率,实现用户利益更大化

发布日期:2017-04-28 00:00 来源:http://www。kosiman。cn 点击:

机器视觉检测提高了生产效率,实现用户利益更大化




    在电子行业,电容是经常使用的器件之一,它被大量的使用在电子设备中广泛应用于电路中的隔直通交,耦合,旁路,滤波,调谐回路, 能量转换,控制等方面。而在制作电容的过程中,上料机是不可或缺的一环。其中,若使用人工检测不仅产品检测出的质量精度不够,还需要耗费大量的人力物力,且效率低下。如将人工检测换成机器视觉系统,不仅检测精度能够明显得到提升,还提高了生产效率,实现用户利益更大化。机器视觉系统拥有高速精准、多任务运算处理能力,智能及人性化的操作接口,不仅能够适应各个场合,并且检测内容包含了面积侦测、边缘位置、距离,计数,角度、瑕疵及斑点检测、图形比对,轮廓比对、坐标,角度运算、寻边量测、以及自动对位,坐标搜寻等多项功能。这些功能有效帮助用户实现精准生产提供有力保障。



   视觉检测机器学习的发展大致分为两个阶段:浅层学习和深度学习。传统的机器学习都是利用浅层结构的架构。例如高斯混合模型(GMMs)、支持向量机(SVM)等等都是浅层结构。这些结构通常包含一层或两层的非线性特征变换,可以看成是其有一层隐含层或者没有隐含层的结构。例如GMMs是对样本的概率密度分布进行估计,对样本中的数据分别在几个高斯模型上投影,就会分别得到在各个类上的概率,然后选取概率更大的类所为判决结果。例如SVM使用一个浅层线性模式分离模型,当不同类别的数据向量在低维空间中无法划分时,SVM会将它们通过核函数映射到高维空间中并寻找分类优超平面。


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