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  • 三維輪廓儀測粗糙度:SuperView W光學3D表面輪廓儀功能詳解

    2024-07-04 在精密制造領域,表面粗糙度的測量是確保產品質量的關鍵步驟。光學3D表面輪廓儀為這一需求提供了解決方案。在半導體制造、3C電子、光學加工等高精度行業,表面粗糙度的測量精度直接影響到產品的性能和可靠性。SuperViewW系列光學3D表面輪廓儀正是為了滿足這一需求而設計的。產品特點SuperViewW系列光學3D表面輪廓儀采用了白光干涉技術,結合精密Z向掃描模塊和3D建模算法,能夠對各種精密器件及材料表面進行亞納米級的測量。這種非接觸式的掃描方式不僅避免了對被測物體的損傷,還提供...
  • 智能制造新動力:三坐標測量機助力柔性生產效率飛躍

    2024-07-02 智能制造是將先進的信息技術、自動化技術、數據科學和人工智能等技術集成到生產過程中,實現資源的配置,以提高生產效率和產品質量,并滿足市場對個性化、定制化產品的需求。它不僅僅是自動化,而是更高層次的智能化。它能夠自主地做出決策,優化生產流程,甚至預測和解決問題。柔性生產和三坐標測量機(CMM)的結合,是智能制造體系中的一環。柔性生產:智能制造的基石柔性生產強調生產線能夠快速適應產品變化,實現多品種、小批量的生產,要求生產設備具備高度的靈活性和自動化水平,以應對市場和消費者需求的快...
  • 中圖儀器AI影像測量技術與智能化生產線的融合

    2024-07-01 AI影像測量技術與與智能化生產線的融合,是提升生產效率和產品質量的關鍵因素。AI影像測量技術利用機器視覺和深度學習算法,實現對目標特征的快速、準確識別和測量。使得測量過程實現智能化、無人化,從而解決了傳統測量方法中存在的人為因素干擾、效率低下和成本高昂等問題。AI影像測量優勢高效率:單個工件的單次測量時間大幅縮短,如單個工件的單次測量時間從131秒縮短至28秒,效率提升4.5倍。高精度:通過深度學習算法,AI能夠準確識別并測量微小的特征,減少誤差。如重復性大于0.02mm的尺...
  • 三坐標測量機:柔性生產制造中的高精度測量解決方案

    2024-07-01 柔性生產制造是制造業的核心競爭力之一。它強調生產線的靈活性和適應性,以滿足市場對產品多樣化和個性化的需求。在當今快速變化的工業環境中,隨著消費者對產品個性化和定制化需求的增加,柔性生產制造和三坐標測量機的結合,為智能制造提供了一種新的解決方案。柔性生產制造的核心優勢1.快速產品切換:生產線能夠迅速從一種產品的生產轉換到另一種,減少了因換模而造成的停機時間。2.多品種生產能力:能夠同時生產多種不同規格和設計的產品,滿足市場多樣化的需求。3.成本效益:通過減少庫存和提高生產效率,...
  • 共聚焦顯微鏡有什么用?

    2024-06-24 在科學研究和精密制造領域,對材料表面特性的準確測量至關重要。共聚焦顯微鏡作為一種先進的顯微成像技術,提供了一種非接觸、高分辨率的表面分析手段。共聚焦顯微鏡基于共聚焦技術原理,結合精密Z向掃描模塊和3D建模算法,對器件表面進行非接觸式掃描,建立精確的3D圖像。該系列產品能夠廣泛應用于半導體制造、3C電子產品、光學加工、微納材料制造、汽車零部件、MEMS器件等多個領域,為科研和工業應用提供了強有力的支持。產品功能1.微觀形貌測量:設備能夠測量物體表面的輪廓尺寸和粗糙度。2.自動拼...
  • 表面粗糙度用什么儀器測量?

    2024-06-24 在精密制造和質量控制領域,表面粗糙度是一個關鍵的參數,它直接影響到產品的性能和壽命。傳統的測量方法往往存在精度不足、操作復雜等問題。隨著技術的發展,新型的測量儀器應運而生——SJ5800一體型輪廓儀,高精度、智能化操作。產品概述一體型輪廓儀采用超高精度納米衍射光學測量系統、超高直線度研磨級摩擦導軌和高性能直流伺服驅動系統等先進技術,實現對工件表面粗糙度和輪廓的高精度測量和分析。該設備特別適用于精密機械加工、汽車、軸承、機床、模具和精密五金等行業,能夠對大范圍曲面進行精細測量。...
  • 無線球桿儀的維護是確保其長期穩定性和測量精度的關鍵

    2024-06-21 無線球桿儀是一種利用高精度伸縮式線性傳感器和精密球進行測量的設備。它通過無線連接,實現對機床性能的實時監控和評估。無線球桿儀的核心在于其高精度測量能力和簡單便捷的操作方式,使其成為機床性能檢測領域的重要工具。采用高精度伸縮式線性傳感器,能夠精確測量機床在運行過程中的微小變化。通過比較實際測量值與預設軌跡,可以準確評估機床的性能。無線球桿儀的維護是確保其長期穩定性和測量精度的關鍵。以下是一些維護策略和建議:1、定期校準:為保證測量的準確性,定期對無線球桿儀進行校準是必要的。這可...
  • AI影像測量:開啟測量儀器的智能之眼

    2024-06-20 在基于機器視覺的影像測量中,一些復雜特征傳統測量需要人工手動選點測量,不僅易受到人為因素的干擾,而且極大的降低測量效率,提高了人力成本和生產成本。AI影像測量技術運用先進的機器視覺和深度學習算法,可快速、準確地自動識別出目標特征,使得測量過程實現智能化、無人化。中圖AI影像測量應用案例新能源行業中電池后蓋邊緣特征測量時,由于邊緣臺階落差較小,導致成像有多層邊界干擾且對比度低,自動批量測量不能自動抓取目標邊緣,因此只能手動測量。中圖AI測量可排除多層邊界干擾,即使對比度低也能自...
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