SICK氣體分析儀GMS系列簡介
薛鈞
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Ar, CH4, CH3OH, C2H2, C2H2F4, C2H4, C3H6, C3H8, C4H6, Cl2, CO, CO2, COCl2, COS, CS2, H2, H2S, He, NH3, NO, N2O, NO2, O2, SF6, SO2；
氣流量范圍從30 l/h-60 l/h；
被測氣體溫度范圍0 °C 至 +45 °C；
環(huán)境壓力范圍700 hPa至1,200 hPa；
電氣安全性：CE認證；
對于傳統(tǒng)的基于規(guī)則的機器視覺而言，高反射性材料是一項真正的檢查挑戰(zhàn)。
在這些應(yīng)用中，物體是光亮的并且表現(xiàn)出一些自然偏差，Deep Learning 尤為適用此類應(yīng)用。
待組裝的部件可能會缺失或放置錯誤，例如安裝產(chǎn)品時的螺紋。
可以通過使用用于圖像采集的 InspectorP62x 視覺傳感器結(jié)合 Intelligence Inspection SensorApp 來對具有光亮表面的組裝部件進行分級。
SICK部分產(chǎn)品型號：
SICK WL250-P430
SICK WS/WE250-N132
SICK WLL170-N132
SICK WLL160-E122
SICK WT160-N122
使用傳統(tǒng)的基于規(guī)則的機器視覺很難區(qū)分同類中差異較小的物體。
Deep Learning 非常適合識別魚在輸送帶上的精確位置并對其進行分級。
通過 InspectorP62x 2D 視覺傳感器與 Intelligent Inspection SensorApp 的結(jié)合，借助精確位置識別可以實現(xiàn)對魚的精確和自動化處理。
檢查焊點可能很困難。
諸如表面反射和視覺外觀差異較大等因素是一大挑戰(zhàn)。
如果可以使用示例圖像來說明要查找的內(nèi)容，則 Deep Learning 不僅能提供較高的識別精度，還可以顯著簡化和加速您的解決方案開發(fā)。
借助 dStudio 和具有代表性的學(xué)習(xí)圖像，可以輕松創(chuàng)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使 SICK 傳感器能夠勝任此任務(wù)。
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