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談及世界工業(yè)機器人,就繞不開以發(fā)那科、庫卡、ABB、安川電機為代表的四大家族,在亞洲市場,它們同樣舉足輕重,更占據(jù)有中國機器人產(chǎn)業(yè)70%以上的市場份額。那么,機器人四大家族的產(chǎn)品都有哪些各自的特點,優(yōu)劣勢分別是什么?
四大家族在各個技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)各有所長,ABB 的核心領(lǐng)域在控制系統(tǒng),KUKA 在于系統(tǒng)集成應(yīng)用與本體制造,發(fā)那科在于數(shù)控系統(tǒng),安川在于伺服電機與運動控制器領(lǐng)域。
瑞士ABBABB總部坐落于瑞士蘇黎世。業(yè)務(wù)涵蓋電力產(chǎn)品、離散自動化、運動控制、過程自動化、低壓產(chǎn)品五大領(lǐng)域,以電力和自動化技術(shù)為名。ABB強調(diào)機器人本身的整體性,以其六軸機器人來說,單軸速度并不是快的,但六軸一起聯(lián)合運作以后的精準度是很高的。
未耒智能敬上平面口罩外觀/表面在線視覺檢測設(shè)備,第四代持續(xù)出貨中!第五代樣機調(diào)試中!口罩外觀在線檢測設(shè)備針對一次性口罩、醫(yī)口罩、外口罩、無紡布口罩、kn95口罩、3M口罩、kn90口罩等進行快速穩(wěn)定的在線檢測口罩外觀品質(zhì),有效解決產(chǎn)品外觀品質(zhì)問題(口罩表面污點、破損、臟污、瑕疵、尺寸,耳帶/鼻梁條缺失、長度、偏位,耳帶焊點全焊/半焊等),自動剔除不良品。獨立開發(fā)口罩外觀在線檢測軟件,軟件以中文語音為主可選英文語言,兼容Win7、Win8、Win10系統(tǒng),32位、64位可無縫切換。軟件主要檢測表面缺陷、產(chǎn)品損壞、缺失、顏色檢測分析、有序色塊檢測、直線邊緣毛刺檢測等。設(shè)備安裝位置:
CCD功能就是要機器替代人工檢測,CCD相機相當于人的眼睛,你要識別外觀(包括尺寸、顏色、刮傷、臟污等)好壞肯定需要眼睛,但并不一定是CCD,CMOS也可以,市面上大部分機器視覺檢測設(shè)備是用CCD相機的,但也有部分是用CMOS相機的。CCD和CMOS還是有很大區(qū)別的,嚴格意義上說CCD技術(shù)更加先進,CMOS應(yīng)用廣泛,而且成本比CCD更低,基本雙方都能滿足視覺檢測的要求,但隨著人們對產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來越高,所以近年來用CCD相機的機器視覺檢測設(shè)備越來越多,越來越受到青睞。這也取決于CCD相機具備更多的優(yōu)勢。機器視覺檢測設(shè)備采用CCD相機,是因為CCD相機具備這些優(yōu)點:受波譜范圍寬、畸變小、體積小、重量輕、系統(tǒng)噪聲低、功耗小、壽命長、可靠性高。除了CCD相機以外,CMOS相機也廣泛用于機器視覺檢測設(shè)備,這主要取決于客戶需求和預(yù)算,一般CCD機器視覺檢測設(shè)備的采購成本比CMOS機器視覺檢測設(shè)備的采購成本高,但是CCD機器視覺檢測設(shè)備帶來的優(yōu)勢也是CMOS機器視覺檢測設(shè)備不能比擬的。CCD工業(yè)相機與CMOS相機的優(yōu)勢在于:1、CCD傳感器的分辨率通常會優(yōu)于CMOS傳感器的水平;2、CCD傳感器的靈敏度要高于CMOS傳感器;3、CCD傳感器的噪聲水平比CMOS傳感器低很多,成像品質(zhì)更高。以上就是為什么機器視覺檢測設(shè)備用ccd相機的比較多的原因。深圳四元數(shù)致力于運動控制、圖像與視覺傳感等工業(yè)自動化技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用,產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于印刷設(shè)備、模切設(shè)備、貼合設(shè)備、多軸數(shù)控設(shè)備、機械手、電子加工和檢測設(shè)備、激光加工設(shè)備、拋光機械生產(chǎn)自動化等工業(yè)控制領(lǐng)域。
特征檢測是很多視覺應(yīng)用的前提,提取穩(wěn)健性強、可分度高和運算復(fù)雜度低的特征計算機視覺領(lǐng)域從業(yè)者們孜孜不倦的追求。本文是清華大學2015年發(fā)表的一篇綜述,綜述了特征檢測的發(fā)展脈絡(luò),保留邊緣檢測、角點檢測和區(qū)域檢測,內(nèi)容翔實,參考價值極高,將分為上中下三部分轉(zhuǎn)述。推薦指數(shù)☆☆☆☆☆一、引言視覺特征是指感興趣的圖像結(jié)構(gòu)和原語,在機器視覺和圖像處理領(lǐng)域非常重要。特征檢測是指辨別圖的圖像原語,以便突出主要的視覺線索,是以像素強度為輸入以圖像結(jié)構(gòu)特性為輸出的低層次處理過程。視覺特征廣泛應(yīng)用于目標識別、圖像提取、視覺跟蹤、寬基線匹配等,盡管應(yīng)用領(lǐng)域多種多樣,但終目標是提取穩(wěn)定性和效高的特征。計算機視覺的主要挑戰(zhàn)是高層次概念和低層次視覺線索之間的語義隔閡,具有描述性和區(qū)分性的特征是填補該隔閡的重要手段,進而影響系統(tǒng)性能。盡管學者們在特征檢測方面做了很多努力,但挑戰(zhàn)仍然存在,主要由圖像條件發(fā)散導(dǎo)致。一般來講,特征提取的難度在于尺度變化、視角變化、光照變化和圖像質(zhì)量等,此外,在實時應(yīng)用中需要考慮計算效率。本文綜述了特征檢測的新進展,主要動機是:(1)旨在呈現(xiàn)特征檢測新的進展,尤其是基于機器學習的檢測方法;(2)呈現(xiàn)了不同特征檢測方法的關(guān)系,并指出了特征檢測的發(fā)展趨勢及未來的挑戰(zhàn)。