识别的几个具体应用方向：  基于内容的图像提取：在巨大的图像**中寻找包含指定内容的所有图片。被指定的内容可以是多种形式，比如一个红色的大致是圆形的图案，或者一辆自行车。在这里对后一种内容的寻找显然要比前一种更复杂，因为前一种描述的是一个低级直观的视觉特征，而后者则涉及一个抽象概念（也可以说是高级的视觉特征），即‘自行车’，显然的一点就是... 【查看详情】

上海卫岚电子视觉数粒机出厂时已按出厂标准调试合格，因运输振动等原因会影响已调整值，本公司调试人员将根据用户现场及合同约定的物料予以进一步调试。调试完毕后，严禁其他人员拆装机器，否则会影响机器的正常运行和寿命。 运行数粒机之前必须做好以下准备工作： 1) 检查机器内是否有上次数粒遗留的物料，如有，则执行清理操作，确保当前数粒工作没有混料情... 【查看详情】

电子数粒机一直到上世纪经70年代末才正式应用于制药行业，   我们称之为光电数粒机时代。 或许也可以叫全自动电子数粒机， 为 什么这样说呢？因为是在原来种子数粒的基础上去研发以及革新的， 真正的意义是高速数粒方面量的飞跃。 是实实在在的解决劳动力， 降低使用成本，也完全实现制药行业外包的机械包装设备的全自动化。     缺点：这种方法数粒... 【查看详情】

收到机器后，开箱时应小心，避免机件不必要的损坏，按装箱清单清点零部件的完整性。 机器应置于有栏杆的坚固平台、支架上并应找水平，平台离地面的距离要根据客户所选包装机的高度设计，确保数粒机和包装机的正确对接。用水准仪调整机器的水平度达2/1000mm或者以下。机器周围应留有通道以便操作、巡视、保养。送料系统对应用户提升机（用户根据需要及现场... 【查看详情】

电荷耦合器件(CCD, Charge Coupled Device)是一种以电荷包的形式存储和传递信息的半导体器件，它是由美国贝尔实验室的W. S. Boyle和G.E. Smith在1970年前后发明的。它经历了以研究为主的发展阶段，在五年左右的时间内，建立了以一维空阱模型为基础的CCD基本理论，这个理论与实验结果大致相符，并满足了指导... 【查看详情】

技术性能及特点: 1. 国内**的三相机立体成像技术,有效地解决了物料重叠造成的识别误差,能快速准确识别岀物料的具体数量。 2. 采用进口高速线阵CCD传感器,分辨率高达2048,扫描速度可达每秒10000次;配备600万高清光学镜头,**小可以识别出0.3mm的颗粒。 3. 辅道为两级控制,通过前后道速度差以及其它机械结... 【查看详情】

具有**意义的自动化改变着包装的制造方法及其产品的传输方式。 设计、安装的自动控制包装系统，无论从提高产品质量和生产效率方面， 还是从消除加工误差和减轻劳动强度方面，都表现出十分明显的作用。尤 其是对食品、饮料、药品、电子等行业而言，都是至关重要的。自动装置 和系统工程方面的技术正在进一步深化，并得到更普遍的应用。自动包装的关键在 于依据... 【查看详情】

CCD图像传感器经过30多年的发展目前己经成熟。从**初简单的8像元移位寄存器发展至今，己经具有数百万甚至数千万像元。CCD技术及相关的测试技术也有了巨大的改进。  **早出现的CCD为表面沟道型。该表面构造可在Si-SiO2界面附近产生阻碍电荷运输的“陷阱”，从而降低了电荷传输效率。为避免表面“陷阱”效应，表面沟道型结构改进为埋道型结构,即... 【查看详情】

真正意义上的视觉数粒机，是当物品流以单层平铺状态由震盘整堆输送， 无需分为单列通道，整堆下坠时通过取像区域计数。首先代的视觉数粒方法采用补差方式， 在整堆计数后，补差装置控制单个物品数量补差以达到目标数量， 但难度在于需要控制初次分堆量接近而不超于目标数量，而初差时也需要单列单个的控制物品， 其时也是传统的轨道式电子数粒的一种延伸，也受制... 【查看详情】

学习功能是本数粒机的特色的功能。能够从用户的角度出发，让设备能自动识别物料并设定好每种物料的识别关键参数，降低了新物料的参数设定难度。 想要应用此功能，事先准备好一定数量的新物料，按照物料大小，在几千到几万不等（建议不小于3000个），参与学习的物料越多，学习到的参数就会越准确。将待学习的物料放入料斗中，点击“开始学习”，等待物料全部通... 【查看详情】

由于产品质量过硬，性能优良，上海卫岚电子科技有限公司的工业视觉数粒机被广泛应用于五金、紧固件、注塑件、农业种子、医药、食品等行业，并与济南玫德集团、浙江合兴集团、洛阳中航光电、浙江伟星股份、浙江华腾电子、山东沪鸽口腔等国内行业企业建立了良好的合作关系。“我们将依托长三角G60科创走廊的建设，为长三角G60科创走廊上的工业企业精细点数贡献自... 【查看详情】

机器视觉技术是属于人工智能的重要分支。人工智能的研究围绕在如何使机器具备人类智能，其架构可分为基础支持层、技术层、应用层。基础支持层包括大数据、计算力和算法，基础支持层中的数据可以比作人工智能的燃料、算法可以比作人工智能的发动机，数据量、运算能力提升以及深度学习算法促进了人工智能技术的应用发展；技术层侧重人类智能的某一方面，包括视觉类技术... 【查看详情】