Come una delle tecnologie centrali dell'industria moderna, la visione artificiale svolge un ruolo insostituibile in molte industrie grazie ai suoi vantaggi unici. In particolare, nelle quattro aree chiave di elettronica 3C, semiconduttori, ingegneria automotiva e aerospazio, l'applicazione della visione artificiale non solo aumenta l'efficienza della produzione, ma migliora anche la qualità e la sicurezza dei prodotti. Ora esploriamo le ampie applicazioni della visione artificiale in questi settori e i cambiamenti che porta!
industria elettronica 3C
L'industria elettronica 3C è uno dei campi più maturi di applicazione della visione artificiale. Con il trasferimento dell'industria elettronica 3C globale verso i paesi in via di sviluppo, e con le caratteristiche di alta precisione e rapido rinnovo dei prodotti 3C, la tecnologia di visione artificiale si è sviluppata rapidamente. Attraverso l'applicazione integrata di telecamere industriali ad alta precisione, obiettivi ottici, software di elaborazione delle immagini, controller di visione artificiale e altri prodotti, si realizza un controllo preciso della qualità e della produzione dei prodotti elettronici 3C. Nel processo di produzione dei prodotti elettronici 3C, la tecnologia di visione artificiale viene utilizzata ampiamente nei controlli estetici, negli interstizi di assemblaggio, e in molteplici fasi di connessione degli accessori. Ad esempio, le tecnologie di ispezione visiva 2D e 3D vengono utilizzate per effettuare controlli interni ed esterni flessibili sui server, verificando se le etichette sono attaccate correttamente e se i connettori sono installati adeguatamente. Inoltre, la visione artificiale svolge un ruolo importante nel controllo delle deformazioni delle componenti interne dei telefoni cellulari, nel controllo degli interstizi di assemblaggio dello schermo, ecc., migliorando notevolmente il tasso di resa e l'efficienza produttiva dei prodotti.
Semiconduttore
L'industria dei semiconduttori è una delle prime applicazioni su vasta scala della tecnologia di visione artificiale. La tecnologia di visione artificiale viene utilizzata ampiamente per la rilevazione di difetti estetici nei semiconduttori, la misurazione delle dimensioni, il controllo della pianeggiatura, il posizionamento e il calibro, la verifica della qualità delle giunzioni saldate e molti altri processi. Come parte importante del sistema di visione artificiale, i sensori e i lettori lavorano spesso insieme per promuovere l'intelligenza e l'automazione del processo produttivo. I sensori possono acquisire in tempo reale varie grandezze fisiche del processo produttivo dei semiconduttori, come temperatura, pressione e spostamento, fornendo un supporto dati ricco per il sistema di visione artificiale. Il lettore di codici può leggere il codice a barre o il codice bidimensionale sul dispositivo semiconduttore per garantire la tracciabilità e l'identificazione del prodotto. Attraverso il lavoro collaborativo tra sensori e lettori di codici, il sistema di visione artificiale può ottenere in tempo reale varie informazioni nel processo produttivo dei semiconduttori e svolgere analisi e elaborazione precise. Questo non solo migliora l'efficienza produttiva e la qualità del prodotto, ma riduce anche i costi di produzione e il rischio di intervento manuale.
Ingegneria Automobilistica
La tecnologia di visione artificiale è ampiamente utilizzata nel campo dell'ingegneria automobilistica, coprendo molti anelli dalla progettazione e produzione automobilistica all'ispezione della qualità e alla guida autonoma. Ad esempio, la tecnologia di visione artificiale può monitorare in tempo reale le dimensioni, la forma, il colore e altre caratteristiche delle componenti automobilistiche per garantire che il prodotto rispetti i requisiti di progettazione; In termini di controllo qualità, la tecnologia di visione artificiale, attraverso l'acquisizione e il trattamento di immagini ad alta precisione, può identificare difetti e imperfezioni delle componenti automobilistiche, come graffi, buchi, deviazioni di colore, ecc., per garantire la qualità estetica e la sicurezza dei prodotti. Inoltre, nel campo della guida autonoma, i sensori visivi e le telecamere industriali, come gli "occhi" del sistema di guida autonoma, possono monitorare in tempo reale l'ambiente e gli ostacoli intorno al veicolo, fornendo una base decisionale precisa per il sistema di guida autonoma. Possono riconoscere segnali stradali, pedoni, altri veicoli, ecc., per realizzare il mantenimento della corsia, il rilevamento dei pedoni, l'avviso di collisione e altre funzioni, migliorando così la sicurezza e l'autonomia della guida.
Aeronautica & Astronautica
Nel campo dell'aerospaziale, l'applicazione della tecnologia di visione artificiale è particolarmente importante. Come componente chiave dei sistemi di visione artificiale, le telecamere industriali svolgono un ruolo vitale. La tecnologia di visione artificiale non si basa solo sulle telecamere industriali, ma combina anche tecnologie come il trattamento digitale delle immagini, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale.
Nel campo aerospaziale, la tecnologia di visione artificiale può essere utilizzata per migliorare la sicurezza degli ambienti di lavoro pericolosi, aumentare l'efficienza della produzione e ridurre gli errori umani. Ad esempio, i sistemi basati su visione artificiale possono rilevare aerei tramite droni, dispositivi di rilevamento intelligenti e telecamere a infrarossi. La tecnologia di visione artificiale può inoltre supportare i UAV (veicoli aerei non pilotati) durante il volo per regolare, localizzare con precisione il bersaglio e completare il compito in modo autonomo. Inoltre, la visione artificiale può aiutare i veicoli spaziali a completare compiti di navigazione autonoma in orbita e di guida e controllo precisi.
La tecnologia di visione artificiale dipende fortemente da una varietà di dispositivi hardware per raggiungere le sue funzioni e applicazioni. Insieme, questi dispositivi costituiscono il cuore del sistema di visione artificiale, permettendogli di catturare in modo preciso, elaborare in modo efficiente e analizzare in profondità i dati immagine per un'ampia gamma di compiti complessi.
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