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构辅助,使得补数物料可以顺序通过,有效的提升数粒精度,适用于对精度要求较高的中小型颗粒物料。

4.采用触摸工控屏,界面友好,简单易懂,容易上手。

5.所有参数均保存在工控机中,理论上支持无限多种物料的识别及控制参数。

6.放料模式支持脚踏放料、触摸放料、自动放料等多种模式。

7.快速换料:—键快速清理功能,可以快速的清空设备的剩余物料,清料后只需将待数物料设为当前即可完成更换数粒的物料。

8.智能检测报警功能:异物检测报警,缺料检测报警,包装机异常报警。

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CCD视觉检测技术是精密测试技术领域中相当有有发展潜力的新技术，它综合运用了电子学、光电探测、图像处理和计算机技术，将机器视觉引入到工业检测来实现对物体表面特征、尺寸或位置的快速检测，具有非接触、速度快、柔性好等突出优点。CCD金属表面缺点视觉检测系统安装在具有规则形状的金属产品生产流水线上，可对生产线上的每个产品的表面缺点及外形尺寸等进行在线检测，尤其对于有金属光泽的产品的表面质量检测效果更加突出。当检测到有缺点的工件时，系统可根据实际需求发出相应的控制信号，即可直接将废品剔除，也可控制打标机构在缺点品上喷涂标志。该系统能有效地提高产品质量、工作效率，减少劳动强度，节约人力资源。质量标准可通过程序进行设置，不会受主观因素的影响，因此能够确保质量标准的统一，并且不会出现漏检的情况。

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电荷耦合器件的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其他大多数器件是以电流或电压为信号。CCD的基本功能是电荷的存储和电荷的转移。因此，CCD工作过程的主要问题是信号电荷的产生、存储、传输和检测。CCD有两种基本类型：一是电荷包存储在半导体与绝缘体之间的界面，并沿界面传输，这类器件称为表面沟道CCD（简称SCCD）；二是电荷包存储在离半导体表面一定深度的体内，并在半导体体内沿一定方向传输，这类器件称为体沟道或埋沟道器件（简称BCCD）。下面以SCCD为主讨论CCD的基本工作原理。

传统的电子数粒机采用多通道输送的方法,把物品在每条通道排成单列单个输出，并于下坠时触发对应的光电传感器计数。当各通道的累计数量达到目标值时，按序关闭位于传感器下面的**闸门，使物品流按目标数量分堆。但是，一直困扰着这种数粒方法的问题在于：光电传感器需靠近物料工作，其灵敏度易受物料所产生的粉尘影响需要使用一个阵列的传感器来覆盖通道的宽度，传感器之间有一定距离，对于细小物品便有机会发生检测盲区阵列传感器的解像度有限，不能有效辨识破片及碎粒使用多级震盘把物料分布为多列并且分开，需占用较大的平面空间通道闸门需极高速反应，对压缩空气的洁净度要求甚高，闸门反应稍有拖延便可能撞碎物品或导致分堆不准每一条通道只容单个物品通过，通道太小，便不适用于稍大的物品，通道太大，设备体积便按比例增加，检测盲区的机会也随之增加，设备的通用性也就受限

上海卫岚视觉数粒设备涵盖大数量、小数量的物料包装。

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（机器视觉、计算机视觉）、语音类技术（语音识别、机器翻译等）、自然语言处理类技术、人机交互等；应用层则是人工智能技术的具体落地，可以是具体的产品、装备（如智能检测装备），也可以是一类解决方案（如人脸识别）。从机器视觉的架构来看，从底层的传感、到算法集成应用，隶属于人工智能在工业领域的应用

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近年来，工业自动化和智能化的大趋势已经基本形成，并且随着CCD/CMOS传感技术、计算机技术、嵌入式技术、现场总线技术的发展，机器视觉作为一种信息获取便利、使用适应性强的技术也被越来越普遍地应用，已经逐步成为工业自动化生产过程中不可或缺的系统机器视觉主要是通过相关软硬件系统的协同工作来模拟人的视觉功能，但并不仅*是人眼的简单延伸，更重要的是具备人脑的一部分思考和分析功能：从被观察目标的图像中客观地提取信息（人眼功能），进行分析处理并加以理解（人脑功能），**终用于各类环境下的信息和决策输出。机器视觉按其应用功能主要可划分为定位、测量、检测和识别四个方面，四者之间并无明确的界限，彼此均有技术重叠性和独特性。将四方面技术合理有效结合，则可满足多种工况下的任务需求，其中在工业生产中有70%～80%的机器视觉单元应用在检测环节

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