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RevEye-Präzision
RevEye-Precision richtet sich vor allem an die Prüfung von Präzisionsbearbeiteten Teilen in der Datenspeicherindustrie, bei denen unterschiedliche Tei
Produktdetails


RevAutomatische optische Erkennung des Auges RevEye-Precision >>>


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RevEye Automatische optische Fehlererkennung basierendEigenständig entwickelte mathematische Modelle und Algorithmen, die eine gründliche Untersuchung der Oberflächencharakteristiken von Objekten durchführen, kombinieren autonome Beleuchtungstechniken, um eine fortgeschrittene AOI-Theorie fürErkennung von Kratzern, Konkubenzen und Schmutzen bei abweichenden Oberflächen von MetallproduktenVerschmutzung, Farbdifferenz und andere äußere Mängel.


RevEye Precision Hauptsächlich in der Datenspeicherindustrie für die Fehlerprüfung von Maschinen und Teilen angewendet, haben verschiedene Teile der Messstoffoberfläche unterschiedliche Prüfgenauigkeitsanforderungen. RevEye Precision ermöglicht die Anpassung des Prüfbereichs durch die selbstständige Einstellung der relevanten Parameter nach der Validierung und ermöglicht die einfache und effektive Erfassung der Fehleranforderungen an bestimmten Stellen. Bei neuen Änderungen der Prüfspezifikationen können auch Parameterwechselungen und Funktionsbestätigungen in kurzer Zeit erfolgen.


Ausrüstungsmerkmale


Breite Anwendbarkeit:


Ermittlung und Messung von Erscheinungsfehlern für verschiedene abweichende Automobilteile, medizinische Geräte, Festplattenteile, verschiedene Arten von Hardware und andere Produkte.


2. Hohe Präzision:


·Mängelauflösung +/- 3 Pixel;

·Wiederholte Positionierungsgenauigkeit +/- 1 Pixel; P/T Wert ≤ 0,30;

·Unterstützung des internen LANs und des externen Internets, Fernüberwachung des Gerätestands in Echtzeit und Verbesserung der Wiederholbarkeit und Zuverlässigkeit der Erkennung;

·Der Smart Guide hilft insbesondere bei der Präzisionsprüfung von Oberflächen, die unterschiedliche Prüfstandards erfordern.


3. hohe Geschwindigkeit:


Auto Cam- und Auto Cal-Systeme zur automatischen Kalibrierung und zur Einstellung der optischen Systemparameter für hohe PrüfstandardsMessgeschwindigkeit 0,25 Sekunden/MB (Erfassung, Verarbeitung und Analyse von 10 Bildern mit einer Größe von 5 MP innerhalb von 12 Sekunden).

4. Eigenständiges geistiges Eigentum:


Folgende Hochgeschwindigkeits- und Präzisionssoftwarewerkzeuge (in Patentanmeldung)

·AutoCal: Ein automatisiertes Kalibrierungswerkzeug für Präzisionsreparationen

·AutoCam: Ein automatisches Werkzeug zur Einstellung von optischen Kameras und Lichtparametern für optimale Bilder

·AutoMask: Ein Werkzeug, das die optimale Bildübereinstimmung automatisiert

·SmartGuide: Ein Werkzeug zur Anleitung bei der Einstellung der besten Prüfparameter

·Edging: Edge-Behandlung in der Bildverarbeitung

·Pattern Recognition: Algorithmus zur Typerkennung bei der Fehlererkennung


Testfälle


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Hochpräzisionsauto-Teile

High precision automotive parts


Hochpräzisionsbearbeitungsteile

High precision machining parts


Intelligente tragbare Geräte

Smart wearable devices



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Kratzer

Scratch


Verschmutzung

Contamination


Grube

Dent


Farbdifferenz

Discoloration


















Spezifikationen der Geräteleistung



Projekte


Beschreibung


Probenmaterial prüfen


Metall und Glas (2020)


Farbe


Außer Schwarz-Weiß erkennbar (Graustufenwerte 245-255, 0-20 nicht erkennbar)


Prüffläche


Ebene/Fläche (leicht aufsteigend)

Innere Oberfläche



Probengröße prüfen



Min: 10*10*10mm

Max: 500*500*100mm


Arten von Mängeln



Kratzer, Konkubenz, Schmutz, Farbdifferenz

Dimensionsmessung (2D-Fehler 0,1%-20%, abhängig von der Erkennungsfläche)

Mängelzählung



Prüfgenauigkeit


20um/50um/100um 3 Präzisionsoptionen (Kamera, mechanische Plattform unterschiedlich)


Detektionsgeschwindigkeit


< 12 Sekunden (10 unregelmäßige Oberflächen)


Aufladen und Abladen Methode


Unterstützung manuell, automatisch und mechanisch


Gerätegröße


960mm (Länge) * 920mm (Breite) * 2000mm (Höhe)

960mm(L)*920mm(W)*2000mm(H)


Ausrüstungsgewicht


600kg


Stromversorgung


100V~264V 50/60Hz, 1.8KW







































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