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驗證流程與讀碼有幾點重要不同之處. 讀碼器 設計目的是讀碼，而 條碼驗證器 則用於確保條碼標識正確且符合產業 (而不是個別製造廠商) 的品質門檻。. 相較於讀碼器，條碼驗證器可準確檢測符號的可讀性，因為條碼驗證器可將攝影機和鐳射裝置，到 手持式 和 ...
康耐視 AI 解決方案最適合應用在注射器凸緣檢測，原因是其以一系列不同角度的凸緣進行訓練；儘管其變化繁多、透明，而且幾何形狀複雜。 甚至是以人工檢測都會疏漏的極細微缺陷，都能夠區分出可接受與不可接受的凸緣。
2020年1月14日 · 條碼無法掃瞄的原因有數種：低反差、畸變、靜音區干擾以及列印品質。 無法掃瞄的代碼會造成生產停擺，並造成公司產量降低並須以人力重工，而付出成千上萬美元的代價。
透過發現製造缺陷，識別過度填充或確定缺陷原因，機器視覺可以多種方式減少浪費和報廢率。 隨著時間的推移，這有助於控制開銷並降低原材料成本。
2020年3月18日 · 標記速度與強度，以及墨水量與紙張類型，都是一些常見會影響品質的原因。 下面的圖表提供可能的解決方案，協助改善列出的品質參數。 低得分品質參數
2018年8月1日 · 要採集物件的圖像有兩種採集方法：面陣掃描與線掃描。. 最常見的二維機器視覺系統使用面陣掃描相機進行採集時，要求顯露完整的圖元矩陣。. 相反地，線掃描相機包含單列圖元，透過圖元行來構建最終的二維圖像圖元。. 製造業與物流業的生產與 ...
Cognex Deep Learning 工具提供更簡單的方式，來學習和分類碎裂與毛邊痕跡，以及與切割流程後的正常切口痕跡區分。 輕鬆訓練軟體，識別所有碎裂與毛邊，分類為可接受或不可接受，以及忽略在誤差範圍內的正常痕跡。 製造廠商可以使用這項資訊精進切割流程，例如替換已變得不夠鋒利或太寬的鑽石鋸片。 適當探測 OK 與不良 (NG) 之間差異的另一項優點，就是挽救可能因為誤讀而遭到丟棄的良好晶片，進而提高成品率。 相關內容. 晶圓可追溯性. 晶圓 Notch 定位. 晶圓和晶粒對準. 半導體晶圓缺陷檢驗. 檢測和分類探針標記. 對晶圓載環進行光學字元辨識. 探測 WLCSP 側壁的微小裂縫. 半導體晶粒表面檢測. 引線接合缺陷檢驗. 讀取積體電路二維碼. 對積體電路進行光學字元辨識.
