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机器视觉技术指南

工业视觉有无检测设备技术指南:检测对象尺寸、FOV、工作距离、镜头焦距、像素采样、光源选择、算法与通信方式,以及常见问题解答。

视觉检测精度怎么算?像素当量与实测验证

视觉检测精度与像素当量不是一回事。本文说明最小可分辨缺陷、像素采样、成像对比度与判定稳定性之间的关系,以及如何用「最小缺陷尺寸」倒推成像方案。

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工业相机怎么选?面阵、线扫与分辨率

工业相机选型指南:说明面阵相机与线扫相机的适用场景、分辨率计算方法、快门与曝光的选择逻辑,以及相机选型与照明、镜头、节拍的相互制约关系。

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机器视觉光源怎么选?缺陷与材料打光方法

机器视觉光源选型指南:说明漫射光、低角度光、同轴光、背光、条纹光等常见打光方式各自适合什么缺陷,以及如何根据材料与缺陷特征组合照明方案。

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AI缺陷检测样本要求与验证

深度学习视觉检测需要多少缺陷样本?本文说明样本数量与缺陷形态复杂度、判定严格度的关系,以及小样本场景下的可行路径与必要的前提条件。

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视觉检测与PLC对接:触发、判定与握手

视觉检测系统与 PLC、产线的对接指南:说明 I/O、TCP、RS485、Modbus、S7、Profinet 等常见通信方式的适用场景,以及触发、判定、剔除的时序设计要点。

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视觉检测设备验收方法与判据

机器视觉检测项目验收标准指南:说明漏检率与过杀率如何约定、样品集如何界定、验收条件如何描述,以及避免「验收阶段扯皮」的关键做法。

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视觉检测设备怎么选?样品与产线条件评估

工业视觉有无检测设备的选型指南:从检测对象尺寸、最小检测目标、FOV、工作距离、镜头焦距、像素采样,到光源打光、算法选择与 PLC 通信联动,逐项说明该怎么定。

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没有找到你的检测对象?

工业现场的检测对象千差万别,只要能把工件拍清楚、把「合格」与「不合格」说清楚,就有机会做成自动判断。把你的工件寄过来实测。

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