螺絲自動檢測_螺絲自動檢測銷售_瑞科光學檢測設(shè)備(多圖)：

該如何選擇合適的螺絲篩選機呢？

首先，先介紹以往在傳統(tǒng)上以人工為主的檢測方式:

1. 螺紋環(huán)規(guī)，平環(huán)規(guī)  2. Pin Gauge/塞規(guī)  3. 栓規(guī)  4. 游標卡尺、長度規(guī)  5. 厚度規(guī)/ 限界規(guī)  6. 偏心儀  7. 投影機  8. 滾輪式機構(gòu)篩選  9. 人工目視瑕疵檢測

以上幾種檢測方式皆屬于傳統(tǒng)上采用的檢測方式，需要耗費眾多人力資源，大量時間及成本，鑒于資源利用考慮上，制造廠商往往采取抽樣方式為客戶產(chǎn)品做檢測，如此便容易增加質(zhì)量上疑慮，不良品產(chǎn)生的風險也隨之增加。另外，檢查質(zhì)量也與操作人員息息相關(guān)。檢測人員素質(zhì)參差不齊，新成員養(yǎng)成其間落差，或人員的體力，操作習慣等等不可測變量也都會對質(zhì)量造成一定影響。

市面上光學篩選機主要為投影的方式進行，業(yè)者在挑選時有下列幾須要注意：

篩選速度    

速度決定產(chǎn)能，若要使用機臺取代大量人力檢測，速度一定是首要考慮因素。市場上機臺銷售者眾說紛紜以M8產(chǎn)品為例，從低200pic/分到500pic/分都有?；旧铣怂土纤俣韧?，檢測內(nèi)容與相機取像速度也有一定影響。一般來說M8產(chǎn)品在正常檢測項目之下，都要在450pic/分以上才算合格。

機器視覺技術(shù)是計算機學科的一個重要分支，自起步發(fā)展至今，機器視覺已經(jīng)有20多年的歷史，其功能以及應(yīng)用范圍隨著工業(yè)自動化的發(fā)展逐漸完善和推廣。

　　20世紀50年代開始研究二維圖像的統(tǒng)計模式識別。

　　60年代Roberts開始進行三維機器視覺的研究。

　　70年代中，MIT人工智能實驗室正式開設(shè)“機器視覺”課程。

　　80年代開始，開始了全球性的研究熱潮，機器視覺獲得了蓬勃發(fā)展，新概念、新理論不斷涌現(xiàn)。

　　現(xiàn)在，機器視覺仍然是一個非?；钴S的研究領(lǐng)域，與之相關(guān)的學科涉及：圖像處理、計算機圖形學、模式識別、人工智能、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等。

機器視覺技術(shù)是計算機學科的一個重要分支，自起步發(fā)展至今，機器視覺已經(jīng)有20多年的歷史，其功能以及應(yīng)用范圍隨著工業(yè)自動化的發(fā)展逐漸完善和推廣。

　　20世紀50年代開始研究二維圖像的統(tǒng)計模式識別。

　　60年代Roberts開始進行三維機器視覺的研究。

　　70年代中，MIT人工智能實驗室正式開設(shè)“機器視覺”課程。

　　80年代開始，開始了全球性的研究熱潮，機器視覺獲得了蓬勃發(fā)展，新概念、新理論不斷涌現(xiàn)。

　　現(xiàn)在，機器視覺仍然是一個非?；钴S的研究領(lǐng)域，與之相關(guān)的學科涉及：圖像處理、計算機圖形學、模式識別、人工智能、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等。

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