Բոլոր կատեգորիաները

Նորություններ

Əsə səhifə >  Նորություններ

Տեխնոլոգիան մեքանիկական տեսք՝ արդյունավետության 4.0-ի ապագան բացող:

2025-04-17

图片3.jpg

Երբեմն ժամանակի մոդերն ឧստադության կորեն տեխնոլոգիաներից մեքենային դիտարկումն է խաղացնում անփոխարինելի դեր շատ գործնականություններում՝ իր միակ առավելություններով։ Մասնավորապես 3C էլեկտրոնիկայի, կիսահաղորդիչների, մեքանիկական ճարտարապետության և տարածանց գնահատության չորս կարևոր ոլորտներում՝ մեքենային դիտարկման կիրառությունը ոչ միայն բարձրացնում է արտադրության արդյունավետությունը, այլև բարձրացնում է արտադրանքի որոշումը և ան전ացումը։ Այժմ կարող ենք հետազոտել մեքենային դիտարկման լայն կիրառությունը այս ոլորտներում և նրան բերող փոփոխությունները։

3C էլեկտրոնիկայի ոլորտ

Երեք ցուցալի էլեկտրոնիկայի գործիքը մեխանիկական դիտավորության կիրառման մասնավորապես զբաղեցնող դաշտերից մեկն է։ Գլոբալ երեք ցուցալի էլեկտրոնիկայի գործիքի տեղափոխումը զորացող երկրներին, ինչպես և երեք ցուցալի ապարատների բարձր ճշգրտության և արագ փոխարինման 특성ների պատճառով՝ մեխանիկական դիտավորության տեխնոլոգիան արագ է զարգացել։ Բարձր ճշգրտությամբ ինդուստրիալ դիապարանների, օպտիկական լենզերի, պատկերների մշակումի ծրագրերի, մեխանիկական դիտավորության կառավարիչների և այլ ապարատների համատեղելի կիրառմամբ՝ իրականացվում է երեք ցուցալի էլեկտրոնիկական ապարատների ճշգրտ ստորագրումը և արտադրանքի կառավարումը։ Երեք ցուցալի էլեկտրոնիկական ապարատների արտադրության գործընթացում՝ մեխանիկական դիտավորության տեխնոլոգիան լայնորեն կիրառվում է երեք ցուցալի ապարատների մականիշների ստորագրումից, ժողովրդավորման տարատեսություններից մինչև համակցությունների միացումների միջավայրի տարատեսություններին։ Օրինակ՝ 2D և 3D դիտավորության տեխնոլոգիաները օգտագործվում են սերվերների ներքին և արտաքին ճշգրտության ստորագրման համար՝ ստորագրելով՝ արդյոք ճիշտ են կցված նշումները և կապակցությունները։ Ավելի նաև՝ մեխանիկական դիտավորությունը ունի կարևոր դեր երեք ցուցալի հեռախոսների ներքին մասերի ձգտումների ստորագրման և սկիզբնավորման տարատեսությունների ստորագրման մեջ՝ որը արտադրանքի տրանսֆերանսի և արտադրողական արդյունավետության մեծ մասշտաբով բարձրացնում է։

Կիսահաղորդ

Կիսահաղորդիչների արդյունաբերությունը մեքենայական տեսողության տեխնոլոգիայի ամենահին լայնածավալ կիրառություններից մեկն է: Մեքենայի տեսողության տեխնոլոգիան լայնորեն օգտագործվում է կիսահաղորդիչների տեսքի թերությունների հայտնաբերման, չափման, հարթության հայտնաբերման, դիրքորոշման կալիբրիացման, լիցքավորման համատեղի որակի հայտնաբերման եւ շատ այլ կապերի համար: Որպես մեքենայական տեսողության համակարգի կարեւոր մասը, սենսորներն ու ընթերցողները հաճախ միասին աշխատում են արտադրական գործընթացի ինտելեկտուալությունն ու ավտոմատացումը խթանելու համար: Սենսորները կարող են իրական ժամանակում ստանալ տարբեր ֆիզիկական մեծությունների կիսահաղորդիչների արտադրության գործընթաց, ինչպիսիք են ջերմաստիճանը, ճնշումը, տեղաշարժը, ապահովել հարուստ տվյալների աջակցություն մեքենայական տեսողության համակարգի համար: Կոդերի ընթերցողը կարող է կարդալ կիսահաղորդիչ սարքի վրա գտնվող երկաչափ կոդը կամ շերտային կոդը, որպեսզի հասնի արտադրանքի հետընթացին եւ նույնականացմանը: Սենսորների եւ կոդերի ընթերցողների համագործակցությամբ մեքենայական տեսողության համակարգը կարող է իրական ժամանակում ստանալ կիսահաղորդիչների արտադրության գործընթացում տարբեր տեղեկատվություն եւ իրականացնել ճշգրիտ վերլուծություն եւ մշակում: Սա ոչ միայն բարելավում է արտադրության արդյունավետությունը եւ արտադրանքի որակը, այլեւ նվազեցնում արտադրական ծախսերը եւ ձեռքով միջամտության ռիսկը:

Ավտոմոբիլային ինժեներություն

Տեխնոլոգիան մեքենային տեսակցման համար ընդհանուրապես օգտագործվում է ավտոմոբայլային ճարտարապետության ոլորտում, կապող շատ փաթեթներ՝ սկսած ավտոմոբայլի նախագծման և մարդկային ստեղծումից մինչև որակի ստորագրություն և ավտոմատացված միջազգային ժամանակներ: Օրինակ, մեքենային տեսակցման տեխնոլոգիան կարող է իրականավորության մեջ հետադարձում ավտոմոբայլի մասնիկների չափումները, ձևը, գույնը և այլ 특성ները՝ համոզվելու համար, որ արտադրանքը համապատասխանում է նախագծման պահանջներին: Որակի ստորագրման մասին, մեքենային տեսակցման տեխնոլոգիան առաջացված նկարագրության և մշակումի միջոցով կարող է հայտնաբերել ավտոմոբայլի մասնիկների դեfects և դեfects-ները, ինչպիսիք են հատուկ հատվածներ, սանդներ, գույնի տարբերություններ և այլն, որոնք համոզվում են արտադրանքի երեսական որակի և ան전ության մասին: Ավելի նաև, ավտոմատացված միջազգային ժամանակների ոլորտում, տեսակցման սենսորները և գործնական ֆոտոդիդիկները, որոնք ավտոմատացված միջազգային ժամանակների «աչքերն» են, կարող են իրականացնել միջավայրի և միջավայրի շարժի հետադարձումը՝ առաջարկելով ճշգրիտ որոշումների հիմք ավտոմատացված միջազգային ժամանակների համար: Նրանք կարող են ճանաչել ճանապարհի նշանները, տեղամարերը, այլ ավտոմոբայլները և այլն՝ արդյոք արդյոք ավտոմատացված միջազգային ժամանակների համար ապահովելով տարածությունը, տեղամարերի հայտնաբերումը, համակարգի ուշադրությունը և այլն՝ արդյոք արդյոք ավտոմատացված միջազգային ժամանակների անտառությունը և անտառությունը:

Ավիացիոներ և Աստրոնաություն

Տարածաշրջանական ոլորտում մեքանիկական դիտարկման տեխնոլոգիայի կիրառումը icularly կարևոր է: Դրանից որպես կարևոր բաղադրիչ մաս մասնիկային դիտարկման համակարգերում՝ մասնիկային դիտարկման համակարգերը խաղացնում են կարևոր դեր։ Մեքանիկական դիտարկման տեխնոլոգիան ոչ միայն կիրառում է մասնիկային դիտարկման համակարգեր, այլ նաև միացնում է տեխնոլոգիաներ, ինչպիսիք են թվային երաժշտության մշակում, մեքանիկական ուսուցում և արդյունավետ ինտելեկտ։

Տարածաշրջանական ոլորտում մեքանիկական դիտարկման տեխնոլոգիան կարող է օգտագործվել անվտանգ աշխատանքային միջավայրի անվտանգությունը բարձրացնելու, արդյունավետության արդյունավետությունը բարձրացնելու և մարդկանց սխալները նվազեցնելու համար։ Օրինակ, մեքանիկական դիտարկման հիման վրա կառուցված համակարգերը կարող են դիտարկել օդանավները դրոնների միջոցով, ինտելեկտուալ դիտարկման սարքերի և ինֆրակարմիր դիտարկման միջոցների միջոցով։ Մեքանիկական դիտարկման տեխնոլոգիան նաև կարող է օգնել անմանմուն օդանավին դիտարկելու ժամանակ ճշգրիտ նավիգացիայի և նպատակի ճշգրիտ որոնման համար։ Ավելին, մեքանիկական դիտարկումը նաև կարող է օգնել տարածաշրջանային սարքերին ավտոնոմ որոնման և ճշգրիտ նավիգացիայի առաջին առաջնարկների կատարման համար։

Տեխնոլոգիան մեքանիկական տեսության բարդ է կախված տարբեր արդյոքային սարքերից, որպեսզի իրականացնեն իր ֆունկցիոնալությունները և կիրառությունները: Diese սարքերը միասին կազմում են մեքանիկական տեսության համակարգի կոր, թողնելով այն ճշգրիտ գրավել, արդյոք մշակել և խորարդ վերլուծել պատկերի տվյալները բարդ խնդիրների շարքի համար: