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In-Sight D900. 採用 In-Sight ViDi 深度學習視覺軟體. 汽車照明應用中使用的高功率 LED 在與基板黏合之後，會經過封裝 (灌封) 過程。. 此作業既能保護每個晶粒，又提供散射濾光片來柔化所發射的光線。. 高速點膠機會使用由環氧樹脂和磷混合而成的封裝劑，填充到 ...
電力電子裝置是電動車與混合動力車最重要的製造流程之一。 隨著消費者越來越期望能達到更長的駕駛里程，有更佳的效率與新功能，製造廠商需要確保組件與裝配的系統符合最高品質標準。 康耐視二維與三維機器視覺、讀碼及深度學習技術可協助電動車 (EV) 電力電子裝置製造廠商將一系列檢測自動化。 在整個生產流程中識別出更多潛在缺陷、驗證裝配，以及提高各階段之間的組件可追溯性。 cgnx_pdf 下載電動車深度學習解決方案指南. 相關內容. 電容器焊接檢測. mail_outline 聯絡業務. pricing 取得價格. settings 要求產品示範. 電動車解決方案指南. 電動車 (EV) 電池電極製造廠商與汽車製造廠商的機器視覺與讀碼解決方案. 即刻下載. 產品指南.
產業. 汽車業. 電動車電池芯組裝解決方案. 銷售. 電動車 (EV) 電池芯組裝是電池芯製造的關鍵步驟。 此過程涉及對對位電動車電池板、焊接極耳、將其放入電池芯外殼中，以及用電解液填充電池芯外殼。 電動車電池板是重要的鋰離子電池元件，由插入 電極塗層 陽極和陰極區段之間的隔離膜材料組成。 在電池芯製造中，對位電池板的兩種主要方法是堆疊和捲繞。 在電池芯堆疊期間，也稱為「Z 折疊」，對位機器拾取單片電極陽極或陰極，將其包裹在隔離膜材料中，然後將剩餘的陽極或陰極放在隔離膜頂部。 電動車電池芯捲繞涉及將陰極、隔離膜和陽極彼此對齊，並在通過圓柱形滾輪時合併。 在這兩種過程中，機器視覺對於準確對齊陰極、陽極和隔離膜至關重要。 自動化解決方案在對位和組裝電極後，將其極耳焊接在一起。
首先，專為 MLCC 檢測自訂的照明模組可將電容器主體與端子上不相關表面變化減至最少，同時讓容易錯過的缺陷顯露出來。 透過 AOI 機器檢測 MLCC 之後，再利用 COI 機器檢測，以減少誤報次數，以及減少從生產線撤下的合格組件數量。 和人工檢測相比，這部機器可提供更快的速度、精準度，還可提供流程改善資料。 相關內容. 自動化電子連接器檢測. 鐳射鑽孔和劃線校準. LED PCB 缺陷探測. 滑鼠 PCB 檢測. PCB 組裝驗證. PCB 檢測. 印刷電路板連接器檢測. PCB 組件放置引導. 電路板識別. 晶片定位與校準量測. 裝配 PCB 組件上的 OCR.
只要按下面的訓練課程，就可以展開虛擬訓練課程。不論是整個課程，還是其中的特定主題，您都可以依照您的時間自由地使用下列的訓練影片。 所有影片都是採用英文發音。 In-Sight In-Sight 2000 In-Sight EasyBuilder ® – 本課程將為您介紹 In- Sight® 視覺系統，並教導如何使用 In-Sight Explorer 功能 EasyBuilder ...
Cognex Deep Learning 是解決太陽能電池檢測的理想解決方案。 其可透過呈現全系列可接受 PV 電池的圖像組，以及呈現全系列可能發生之錯誤的圖像組進行訓練。 缺陷探測工具能學會忽略所有背景特徵與色彩變化，無論外觀為何或出現在電池的何處，即使是極小的缺陷，也都能加以識別。 不僅比人工檢測更精準，速度也大幅提升。 白皮書. 瞭解機器視覺與 AI 之間的差異，及彼此如何相輔相成. 立即下載. 產品指南. 瞭解 In-Sight 全系列視覺系統. 立即下載. 電子書. 自動化工程師應考慮這五點，才能成功部署新的深度學習專案. 即刻下載. 康耐視特色產品. DataMan 70 系列. In-Sight 7000 系列. DataMan 370 系列.
首頁. 產業. 汽車業. 電子系統. PCB 檢測. 二維與三維機器視覺系統可檢測 PCB 的元件編號、尺寸及位置是否正確。 相關產品. In-Sight 視覺系統. 精準又可靠地檢測、識別和引導元件. 3D-L4000 搭配 VisionPro. 三維鐳射位移感測器使用以電腦為主的開發環境. 在印刷電路板組裝之後，必須檢測 PCB 的元件編號、尺寸及元件位置是否正確。 錫膏印刷不良或元件位置錯誤，都會影響 PCB 的性能與使用壽命。 pricing 取得價格. cgnx_pdf 下載電子產品業與 OEM 產業解決方案指南. 康耐視機器視覺技術可驗證錫膏的用量適當，而且 IC 晶片元件已適當擺放在正確位置。
