锂电池铝塑膜表面瑕疵在线检测系统

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锂电池铝塑膜表面瑕疵在线检测系统

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公　司：杭州赤霄科技有限公司

发布时间：2016年09月05日

有效期：2017年03月04日

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王赤霄先生 (工程师)

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详细说明

锂电池铝塑膜表面瑕疵检测系统 AL-plastic film for Lithium Batteries

Vision Inspection System

铝塑膜（锂离子电池铝塑膜软包）表面瑕疵/针孔在线全自动高速机器视觉光学智能检测系统（专业独自精心开发铝塑膜检测控制系统）

铝塑膜（锂离子电池铝塑膜）表面缺陷（瑕疵）在线视觉检测系统
可以自动快速准确高效检测到：蚊虫、黑点、针孔、异物、鱼眼、波纹、漏涂、气泡、孔洞、晶点等

铝塑膜（可双面瑕疵检测~锂离子电池铝塑复合膜外包装材料）表面缺陷/瑕疵在线自动化高速机器视觉光学智能检测机集合当前领先的机器图像视觉采集技术、光电识别技术，以及配套的强大完整适合国内铝塑膜系列产品条件生产的电脑机器视觉图像软件和硬件组合，精准精密快速时效进行铝塑膜系列产品表面缺陷/瑕疵的高速检测截图声光报警，高速度高分辨率的工业相机影像图像显示瑕疵直观超清晰/瑕疵自动分类，便于追溯/分析缺陷产生原因。机器视觉智能检测其特点是自动化、客观、非接触和高精度高精准高速度。摒弃依靠繁琐低质人工肉眼方式的“原始”在线铝塑膜质量检测。机器视觉技术检测因为采用统一的标准，所以不受人工产生疲劳/情绪/误判等因素的影响，自动记录缺陷位置，缺陷图片自动保存及检索。可极大提高生产效率及成品率，更可以降低人力成本和返货返工成本，实现安全快速方便保质保量。同时，铝塑膜系列产品表面缺陷在线机器视觉自动高速智能检测系统，它实时提供全面精准的瑕疵超清晰图像报告，及时处理提高铝塑膜系列产品的优品。我们的“铝塑膜系列产品表面缺陷在线机器视觉自动高速光电智能检测系统设备”（中英文操作界面），完全按照国内铝塑膜产品生产的特定条件而设计研发制造。其中 “Bayesian 学习”的人工智能记忆和自觉自动算法学习是我们的亮点和优势---这种计算机分析算法技术的运用在分析留存缺陷/瑕疵故障信号模式时，通过“Bayesian 学习”的人工智能记忆和自动学习机制，检测/积累的产品缺陷事例越多，机器视觉检测缺陷的准确率就越高，检测速度也会更快。

（赤霄科技公司备有实验室平台检测样机，欢迎带铝塑膜瑕疵材料样品检测）

杭州赤霄科技有限公司（机器视觉技术事业部）
浙江大学国家大学科技园机器视觉检测公共技术服务平台：浙江大学国家大学科技园A西503
咨询服务热线：+86 1

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