友思特案例 | 食品行业视觉检测案例集锦(四)
食品制造质量检测对保障消费者安全和产品质量稳定至关重要。本篇文章将介绍 食品行业视觉检测案例集锦 (四):友思特Neuro-T深度学习平台进行包装密封检测,采用深度学习视觉检测解决方案,取代了基于目视和规则的包装密封缺陷检测方法。这一举措显著减少了漏检的缺陷情况,还实现了人力资源的更高效利用。
食品制造质量检测对保障消费者安全和产品质量稳定至关重要。本篇文章将介绍 食品行业视觉检测案例集锦 (四):友思特Neuro-T深度学习平台进行包装密封检测,采用深度学习视觉检测解决方案,取代了基于目视和规则的包装密封缺陷检测方法。这一举措显著减少了漏检的缺陷情况,还实现了人力资源的更高效利用。
食品制造质量检测对保障产品质量稳定至关重要,覆盖原材料至成品全阶段,含过程中检测与成品包装检测。近年人工智能深度学习正日益融入食品生产。 本篇文章将介绍 食品行业视觉检测案例集锦 (五): 公司在豆腐保质期印刷缺陷检测中引入了Neuro-T深度学习技术,清晰检测出打印错误,并减少了因错误的缺陷判断而丢弃正常产品的问题。
友思特 LS SWIR SDK 是全球首款经济实惠型短波红外(SWIR)光谱仪,在易用性、成本控制与尺寸设计方面实现了重大创新!LS SWIR SDK 通过 “硬件小巧便携 + 软件功能全面 + API 二次开发” 的组合,降低了 SWIR 光谱分析技术的使用门槛,可广泛应用于物质识别,成分分析,质量检测等场景。
在AI视觉应用中,小目标检测、反光干扰与严格的实时性要求是核心挑战。友思特提供的FantoVision 边缘计算机 ,通过将多路高速相机接口与NVIDIA Jetson算力集成,以紧凑低功耗的形态,提供高达50 Gb/s的采集带宽,实现毫秒级从采集到推理的闭环处理,有效解决了传统方案在体积与功耗上的瓶颈。
在粉末床激光金属熔化(PBF-LB/M)中,高精度过程监控至关重要。阿伦大学激光中心采用友思特合作伙伴iDS的两款 USB3工业相机 高速捕捉飞溅、烟尘等动态过程;相机则高分辨率检测粉末层与再熔化层。该方案为工艺优化提供了关键数据,并已成功应用于制造FeSi6.5软磁元件,展现了其在增材制造质量控制领域的专业价值。
本文介绍了光谱成像技术如何革新医疗检测,通过捕捉组织的“光谱指纹”,实现无创、精准的早期癌症诊断与术中导航。以友思特Muse 9-SNS相机为例,阐述了其在皮肤癌筛查、病理分析和内窥镜应用中的潜力,推动医疗影像从形态学迈向分子级量化分析的新时代。
在追求高效光传输的科技道路上,友思特液态光导以其独特的结构和卓越的性能,正逐渐成为一种创新解决方案。与传统玻璃光纤相比,液态光导由内部的特殊成分液体、外部的含氟聚合物管构成,两端用石英或玻璃窗密封。
户外高分辨率成像面临光照多变、平台振动及海量数据处理等挑战。该系统整合全局快门相机与Gidel FantoVision20边缘计算机,基于FPGA实现了实时处理与10倍无损压缩,将3小时无人机巡检产生的12TB数据压缩至1.2TB,成功解决了数据洪流与严苛功耗限制问题,显著提升了高分辨率空中巡检的可行性与效率。
在机器人开发中,清晰的可视化是加速调试的关键。StereoLabs的 ZED 摄像头 及SDK,现已与机器人开发平台Foxglove全面兼容。借助这一组合,您可以实时流式传输并可视化丰富的立体视觉与深度数据,从而为机器人系统的调试与优化带来强大的全新洞察。
友思特 iDS uEye Nion iTof 3D 相机集 120 万像素的卓越空间分辨率与可靠的深度精度于一身,即便在强光直射等挑战性环境中,也能获取精细的 3D 数据。其外壳具备坚固的 IP67 防护等级。无论是精细结构扫描,还是高性价比的 3D 采集,它都是需要高细节度与可靠深度数据的理想之选。