| 產(chǎn)品參數(shù) | |||
|---|---|---|---|
| 品牌 | ALFA | ||
| 電源 | 2.4 | ||
| 顯卡 | CUDA8.0 (GeForce GTX970-980TI，1050-1080TI | ||
| GTX TITAN | |||
| Quadro K5000 | |||
| Tesla K20 等以上) | |||
| 尺寸 | 3.1 | ||
| 版本號 | 版本 5.22.168.500 及以上 | ||
| 版權(quán)號 | v3.1 | ||
| 軟件名稱 | ALFA 深度學(xué)習(xí)視覺軟件 | ||
| 配套附件 | 光源、相機、鏡頭、電腦 | ||
| 包裝清單 | 配套齊全 | ||
| 運行環(huán)境 | Net 運行庫 4.61 及以上 | ||
| 語言版本 | C# | ||
| 提供單位 | 東莞市埃法智能科技有限公司 | ||
| 加工定制 | 否 | ||
| 操作系統(tǒng) | Inb core I5 以上 | ||
| 用戶數(shù)量 | 999 | ||
| 可售賣地 | 北京;天津;河北;山西;內(nèi)蒙古;遼寧;吉林;黑龍江;上海;江蘇;浙江;安徽;福建;江西;山東;河南;湖北;湖南;廣東;廣西;海南;重慶;四川;貴州;云南;西藏;陜西;甘肅;青海;寧夏;新疆 | ||
表面缺陷檢測作為制造過程中必不可少的一步，廣泛應(yīng)用于各個工業(yè)領(lǐng)域，包括3C、半導(dǎo)體和電子、汽車、化工、醫(yī)藥、輕工、軍工等行業(yè)，催生了眾多上下游企業(yè)。自20世紀以來，表面缺陷檢測大致經(jīng)歷了人工視覺檢測、單一機電或光學(xué)技術(shù)檢測和機器視覺檢測三個階段
雖然視覺檢測在中小企業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用，但在中小企業(yè)中仍然是最先進、應(yīng)用最廣泛的。據(jù)統(tǒng)計，目前，80以上的工業(yè)表面缺陷檢測仍依賴于人工檢測方法，每天生產(chǎn)線上的人工檢測工人超過350萬人。以富士康和伯恩光學(xué)為代表的制造企業(yè)招聘了大量質(zhì)檢人員，并采取流水線形式進行檢測。然而，隨著人口紅利、枯燥的工作、低自由度和低工資的消失，愿意從事質(zhì)量檢測的人越來越少，就業(yè)問題變得越來越突出
從目前的發(fā)展趨勢來看，機器視覺等先進檢測系統(tǒng)將逐漸取代手動檢測，這主要是由于人工檢測方法存在以下缺點：
1、勞動強度高，檢測穩(wěn)定性和一致性差
手工檢測方法要求工人固定位置，用肉眼觀察產(chǎn)品是否有缺陷。長時間測試容易對人眼造成傷害，尤其是在測試玻璃和金屬等強反射物體的表面時。冶金、軌道交通、機械制造等行業(yè)的缺陷檢測現(xiàn)場噪聲大、煙霧大、風險高。他們長期處于惡劣的工作環(huán)境中，對工人的身心健康產(chǎn)生了不良影響。受工人情緒波動、技術(shù)水平、判斷標準、個體差異等因素影響，甚至無法保證同批次產(chǎn)品的檢測穩(wěn)定性和一致性，使產(chǎn)品質(zhì)量波動不均
2。自動化程度低，生產(chǎn)效率低
由于工人質(zhì)檢效率的上下限和人工成本越來越高，企業(yè)普遍采用抽檢策略，以確保生產(chǎn)效率。從一批產(chǎn)品中隨機抽取少量產(chǎn)品來評估整批產(chǎn)品的質(zhì)量，這遠沒有全面測試嚴格。因此，手工缺陷檢測很容易陷入一個矛盾：質(zhì)量控制和生產(chǎn)效率不能兼而有之。這一矛盾在織物、帶鋼、薄膜等產(chǎn)品的表面缺陷檢測中尤為突出。這些產(chǎn)品大多是高速連續(xù)生產(chǎn)的。當生產(chǎn)速度高于3m/s時，人眼很難分辨缺陷
埃法智能廠家直銷各種AI外觀缺陷檢測設(shè)備，一直以客戶需求為導(dǎo)向，專業(yè)定制AI視覺檢測設(shè)備方案?？蓹z測產(chǎn)品眾多，主要產(chǎn)品有視覺篩選機、光學(xué)篩選機、影像篩選機、玻璃盤篩選機、CCD篩選機、視覺檢測機、光學(xué)檢測機、影像檢測機、比例盤檢測機、CCD檢測機、螺絲螺帽篩選機、彈簧篩選機、密封圈篩選機，O型圈篩選機，電感篩選機，五金件篩選機、塑膠件篩選機、緊固件篩選機、磁性材料篩選機、橡膠等篩選機、高速視覺計數(shù)機，分度盤篩選機、視覺點數(shù)機、銀觸點檢測機和換向器檢測機。外觀檢測設(shè)備、光學(xué)篩選機、CCD尺寸測量、一鍵測量儀、六面外檢機。同時公司可提供視覺檢測機框架，光學(xué)篩選機機架，CCD視覺檢查機機構(gòu)框架，影像檢查機框架，影像篩選機框架、光學(xué)檢查機框架、視覺檢測機機架、光學(xué)篩選機機構(gòu)框架、影像檢查機機架、視覺篩選機控制系統(tǒng)、視覺分選機框架、光學(xué)分選機機架、缺陷檢測設(shè)備框架、全檢機框架、尺寸視覺檢測設(shè)備機架、螺絲螺母分選機框架、自動化檢測設(shè)備框架等產(chǎn)品
3。精益生產(chǎn)難以形成?? 質(zhì)量是制造的，未檢測到。檢測只是事后補救，不僅成本高昂，而且不能保證沒有錯誤。許多測試不僅需要判斷產(chǎn)品的外觀質(zhì)量，還需要記錄和統(tǒng)計缺陷的位置、大小和數(shù)量。傳統(tǒng)的手工檢驗使用紙和筆記錄質(zhì)量檢驗結(jié)果。檢驗數(shù)據(jù)不完整、分散，無法形成有價值的反饋信息來指導(dǎo)精益生產(chǎn)
4。招聘難、就業(yè)難、培訓(xùn)難、成本高、工資低、工作時間長、勞動強度高，直接影響招聘的穩(wěn)定性。越來越多的年輕人寧愿送外賣也不愿在工廠工作，這使得在缺陷檢測等傳統(tǒng)勞動密集型崗位上招聘工人變得困難，受過培訓(xùn)的熟練工人面臨嚴重的人才流失問題。人口紅利消失的趨勢不可逆轉(zhuǎn)，就業(yè)成本上升，在線自動缺陷檢測系統(tǒng)已從“可選”變?yōu)椤皬娭菩浴?br/>
為了在不斷變化和競爭日益激烈的市場中占據(jù)優(yōu)勢，企業(yè)不僅要不斷提高產(chǎn)品質(zhì)量標準，滿足客戶需求，同時也不斷提高生產(chǎn)線的效率，以適應(yīng)快速的市場步伐。自動化、智能化的表面缺陷檢測方法是兼顧質(zhì)量和效率的重要手段。
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