In-Sight 2800 系列
简单易用的视觉系统,具有预先训练 AI,用于解决基本到中级的处理任务。
销售:
准确分类 PCB 和电容器对于电子产品制造商至关重要,但此流程正变得越来越复杂。康耐视的先进机器视觉可使此流程实现精确自动化,帮助制造商准确分类组件,减少错误,并满足高性能电子产品制造的速度和质量需求。
PCB 和电容器分类是电子产品制造中的关键检测和分拣步骤。准确分类对于质量控制、组件的正确放置和可追溯性至关重要。随着电子设备变得越来越紧凑和复杂,制造商必须快速、可靠区分视觉上相似的元件,尤其是在高频表面贴装应用中。
AI 驱动的分类和分拣解决方案为人工检测方式提供更智能、更可靠的替代方案。它们可以减少错误,改进组件放置,并保持生产线高效运转。通过使该关键步骤实现自动化,制造商可以改进质量、提高效率并确保产品可靠性。
我们的高级解决方案由 康耐视 AI 提供支持,将高分辨率成像与深度学习相结合,以解决各种电子元件中复杂视觉分类和分类挑战:
电容器: 电容器类型(陶瓷、电解)、尺寸、颜色和表面标识变化往往使它们难以区分,包括同一类别的电容器。它们的柱形形状和反光表面在高速视觉检测过程中增加了复杂性。
康耐视软件系统基于可接受组件的一系列带标记图像进行训练,识别电容器和金电容器并分类为特定的类别。在运行期间,该系统可以容忍自然变化,并检测颜色、大小、标识等关键特征,所有这些通过采集单个图像实现。