在精密制造領(lǐng)域，點(diǎn)膠機扮演著(zhù)至關(guān)重要的角色。傳統點(diǎn)膠機依靠預設程序，完成重復的點(diǎn)膠動(dòng)作。然而，面對復雜多變的工件，它們卻顯得力不從心。識別復雜工件的特征，自動(dòng)規劃最優(yōu)點(diǎn)膠路徑，將點(diǎn)膠精度和效率提升到全新高度。不同材質(zhì)、形狀的工件快速通過(guò)點(diǎn)膠機，點(diǎn)膠精準高效無(wú)論是精密電子元件，還是異形曲面工件，智能點(diǎn)膠機都能輕松應對，為您帶來(lái)前所未有的高效、精準點(diǎn)膠體驗。

從消費電子到汽車(chē)制造，從醫療器械到航空航天，智能點(diǎn)膠機正在為各行各業(yè)帶來(lái)革命性的變化。

鑫華智能制造有限公司致力于為企業(yè)提供最先進(jìn)的智能點(diǎn)膠解決方案，助力您邁向智能制造的未來(lái)！

AI視覺(jué)識別的原理：主要基于計算機視覺(jué)和深度學(xué)習技術(shù)，其核心是通過(guò)算法讓計算機能夠“看懂”圖像或視頻中的內容。以下是AI視覺(jué)識別的基本原理和流程：

1. 圖像采集

原理：通過(guò)攝像頭、傳感器等設備獲取圖像或視頻數據。

作用：為后續處理提供原始數據。

示例：點(diǎn)膠機通過(guò)工業(yè)攝像頭拍攝工件圖像。

2. 圖像預處理

原理：對原始圖像進(jìn)行去噪、增強、縮放、歸一化等操作，以提高圖像質(zhì)量并減少干擾。

作用：使圖像更適合后續的特征提取和分析。

示例：調整圖像亮度、對比度，或裁剪出感興趣的區域（ROI）。

3. 特征提取

原理：通過(guò)算法從圖像中提取關(guān)鍵特征，例如邊緣、紋理、顏色、形狀等。

傳統方法：使用手工設計的特征提取算法（如SIFT、HOG）。

深度學(xué)習方法：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（CNN）自動(dòng)學(xué)習圖像中的特征。

作用：將圖像信息轉化為計算機可以理解的數值形式。

示例：識別工件上的特定標記或輪廓。

4. 模型訓練

原理：使用大量標注數據訓練深度學(xué)習模型（如CNN、YOLO、ResNet等），讓模型學(xué)會(huì )從圖像特征中識別目標。

作用：使模型能夠根據輸入圖像預測出目標類(lèi)別、位置或其他信息。

示例：訓練模型識別不同形狀的工件或缺陷。

5. 目標檢測與識別

原理：利用訓練好的模型對新的圖像進(jìn)行分析，識別出目標物體并確定其位置。

常用技術(shù)：

目標檢測：定位圖像中的目標并標注邊界框（如YOLO、SSD）。

圖像分類(lèi)：判斷圖像屬于哪一類(lèi)別（如ResNet）。

實(shí)例分割：精確識別目標的輪廓（如Mask R-CNN）。

作用：實(shí)現自動(dòng)化識別和決策。

示例：點(diǎn)膠機識別工件位置并規劃點(diǎn)膠路徑

6. 后處理與決策

原理：對識別結果進(jìn)行進(jìn)一步處理，例如過(guò)濾錯誤檢測、優(yōu)化識別結果或生成控制指令。

作用：提高識別精度并指導后續操作。

示例：根據識別結果調整點(diǎn)膠機的運動(dòng)軌跡。

7. 反饋與優(yōu)化

原理：通過(guò)不斷收集新數據并重新訓練模型，優(yōu)化識別性能。

作用：使系統能夠適應新的場(chǎng)景和需求。

示例：點(diǎn)膠機在運行過(guò)程中不斷學(xué)習新的工件特征，提高識別效率。

總結

AI視覺(jué)識別的核心是通過(guò)深度學(xué)習模型（尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )）自動(dòng)提取圖像特征，并結合大量數據進(jìn)行訓練，最終實(shí)現對圖像中目標的檢測、分類(lèi)和定位。相比傳統視覺(jué)識別方法，AI視覺(jué)識別具有更強的泛化能力和更高的精度，能夠適應更復雜的場(chǎng)景和需求。

在點(diǎn)膠機的應用中，AI視覺(jué)識別可以更精準地識別工件特征，優(yōu)化點(diǎn)膠路徑，從而提高生產(chǎn)效率和精度。