熙岳智能将机器视觉技术与物联网技术深度融合,开创了智能质检的全新生态模式。在智能质检新生态中,机器视觉技术作为检测手段,通过高精度的图像采集和先进的算法分析,实现对产品质量的检测;物联网技术则搭建起数...
熙岳智能自主研发的视觉检测硬件,从设计到生产均遵循严苛的工业标准,具备的稳定性与可靠性。在硬件架构上,采用级电路板设计,选用高可靠性电子元器件,通过多层屏蔽与冗余设计,有效抵御电磁干扰与电压波动;设备...
我们的定制视觉检测,为您的企业提供品质监控和优化。品质监控并非停留在 “识别缺陷”,更在于 “预防缺陷”。我们的定制系统会实时采集生产各环节的检测数据,通过数据分析模型识别品质波动趋势 —— 当某一参...
实时生成采摘数据报表,便于果园管理者分析决策。智能采摘机器人搭载的数据采集系统,可实时记录采摘时间、果实位置、成熟度分级、作业效率等 30 余项数据,并通过物联网上传至云端管理平台。系统自动生成可视化...
瑕疵检测系统集成传感器、算法和终端,形成完整质量监控闭环。一套完整的瑕疵检测系统需实现 “数据采集 - 分析判定 - 反馈控制” 的闭环管理,各组件协同运作:传感器(如视觉传感器、压力传感器、光谱传感...
定制视觉检测,让您的产品检测更加智能化、高效化。传统检测模式多依赖人工操作,不流程繁琐,还存在效率瓶颈。定制视觉检测服务融入了人工智能与自动化技术,系统可自动完成产品定位、图像采集、数据分析与结果判定...
定制视觉检测服务,让您的产品在品质上赢得更多信任。消费者与合作伙伴对产品品质的信任,源于对检测标准与结果的认可。定制视觉检测服务通过可视化的检测流程与可追溯的检测数据,让品质管控 “有据可依”。例如,...
在纺织制造领域,布匹瑕疵检测一直是一项极具挑战性的任务。传统的人工检测方式不仅效率低下(通常每小时*能检测20-30米布料),而且受限于检验员的疲劳度和主观判断,检测一致性难以保证。针对这一行业痛点,...
工业生产环境往往复杂多变,高温、潮湿、粉尘、电磁干扰等因素都会对视觉检测设备的正常运行造成影响。熙岳智能充分考虑到工业生产环境的特殊性,在视觉检测设备的设计上采用工业级防护设计,使其能够适应各种复杂生...
五金件生产具有批量大、产品种类多的特点,保证五金件尺寸与形状的一致性是企业提高产品质量和生产效率的关键。熙岳智能针对五金件检测需求,精心设计了视觉检测方案。该方案采用高精度的激光扫描和视觉测量技术,能...
熙岳智能始终坚持技术创新,通过持续优化视觉检测技术,不断突破检测效率与精度的极限。在算法层面,研发团队定期更新深度学习模型,引入 Transformer、YOLO 等先进算法架构,使缺陷识别速度提升 ...
文具产品生产具有批量大、品类多的特点,传统人工外观检测效率低、易疲劳,难以满足现代化大规模生产需求。熙岳智能针对文具行业开发的视觉检测方案,通过智能化检测流程提升批量生产效率。该方案采用高速线阵相机与...
体育用品的表面质量不影响美观,更关系到运动员的使用安全与竞技表现,熙岳智能的视觉检测方案为体育用品品质把控提供专业支持。针对运动鞋、羽毛球拍、健身器材等不同品类,方案采用定制化检测策略。在运动鞋检测中...
熙岳智能视觉检测系统凭借在技术研发、性能表现和服务质量等多方面的实力,成为众多企业信赖的质检伙伴。在技术研发上,熙岳智能持续投入大量资源,不断探索机器视觉与人工智能的前沿技术,自主研发的视觉检测算法、...
在家居饰品市场,消费者对产品外观的要求日益严苛,产品外观质量直接影响其市场竞争力。从精致的陶瓷摆件到时尚的金属相框,从柔软的布艺饰品到精美的玻璃工艺品,每一件家居饰品都需要具备无可挑剔的外观才能赢得消...
包装印刷品的图文套准精度直接影响产品的视觉效果与信息传达准确性,熙岳智能的视觉检测技术为图文套准检测提供专业解决方案。该技术采用基于特征点匹配的亚像素级定位算法,通过在印刷版辊、印刷品表面设置特定的套...
不同行业的生产特点和质量检测需求差异巨大,为满足多样化的市场需求,熙岳智能在视觉检测技术的研发中采用模块化设计理念。该设计将视觉检测系统划分为图像采集模块、数据处理模块、算法分析模块、人机交互模块等多...
在许多工业生产场景中,产品检测面临着复杂背景的挑战,传统的视觉检测方法往往难以准确识别缺陷特征。熙岳智能基于深度学习技术,开发出先进的视觉检测方案,有效解决了这一难题。该方案首先通过大量的实际生产数据...
木材瑕疵检测识别结疤、裂纹,为板材分级和加工提供数据支持。木材作为天然材料,结疤、裂纹、虫眼等瑕疵难以避免,这些瑕疵直接影响板材的强度、美观度与使用场景,因此木材瑕疵检测需为板材分级与加工提供数据。检...
陶瓷制品瑕疵检测关注裂纹、斑点,借助图像处理技术提升效率。陶瓷制品在烧制过程中易产生裂纹(如热胀冷缩导致的细微裂痕)、斑点(如原料杂质形成的异色点),传统人工检测需强光照射、反复观察,效率低下且易漏检...
医疗器械瑕疵检测标准严苛,任何微小缺陷都可能影响使用安全。医疗器械直接接触人体,甚至植入体内,瑕疵检测需遵循严格的行业标准(如 ISO 13485 医疗器械质量管理体系),零容忍微小缺陷。例如手术刀片...
在线瑕疵检测嵌入生产流程,实时反馈质量问题,优化制造环节。在线瑕疵检测并非于生产的 “后置环节”,而是深度嵌入生产线的 “实时监控节点”,从原料加工到成品输出,全程同步开展检测。系统与生产线 PLC、...
多光谱成像技术提升瑕疵检测能力,可识别肉眼难见的材质缺陷。多光谱成像技术突破了肉眼与传统可见光成像的局限,通过采集产品在不同波长光谱(如紫外、红外、近红外)下的图像,捕捉材质内部的隐性缺陷 —— 这类...
瑕疵检测自动化降低人工成本,同时提升检测结果的客观性一致性。传统人工检测需大量操作工轮班作业,不人力成本高(如一条电子元件生产线需 8 名检测工,月薪合计超 4 万元),还因主观判断差异导致检测结果不...
包装瑕疵检测关乎产品形象,标签错位、封口不严都需精确识别。产品包装是品牌形象的 “门面”,标签错位、封口不严等瑕疵不影响美观,还可能导致产品变质、泄漏,损害消费者信任。因此,包装瑕疵检测需兼顾外观与功...
瑕疵检测深度学习模型需持续优化,通过新数据输入提升泛化能力。深度学习模型的泛化能力(适应不同场景、不同缺陷类型的能力)并非一成不变,若长期使用旧数据训练,面对新型缺陷(如新材料的未知瑕疵、生产工艺调整...
纺织品瑕疵检测关注织疵、色差,灯光与摄像头配合还原面料细节。纺织品面料纹理复杂,织疵(如断经、跳花、毛粒)与色差易被纹理掩盖,检测难度较大。为此,检测系统采用 “多光源 + 多角度摄像头” 组合方案:...
木材瑕疵检测识别结疤、裂纹,为板材分级和加工提供数据支持。木材作为天然材料,结疤、裂纹、虫眼等瑕疵难以避免,这些瑕疵直接影响板材的强度、美观度与使用场景,因此木材瑕疵检测需为板材分级与加工提供数据。检...
瑕疵检测技术不断升级,从二维到三维,从可见到不可见,守护品质升级。随着工业制造精度要求提升,瑕疵检测技术持续突破:早期二维视觉能检测表面平面缺陷(如划痕、色差),如今三维视觉技术(如结构光、激光扫描)...
瑕疵检测光源设计很关键,不同材质需匹配特定波长灯光凸显缺陷。光源是影响图像质量的因素,不同材质对光线的反射、吸收特性不同,需匹配特定波长灯光才能凸显缺陷:检测金属等高反光材质,采用偏振光(波长 550...