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精典案例
5年专注于数字化三维扫描技术研发、三维打印快速成型技术研发与制造领域高精度3D扫描技术装备生产研发的国内新兴创业公司
服务上百家知名企业
视觉检测|星上维智能科技
自动化误差分析:表面缺陷检测之机器视觉检测应用|星上维智能科技
机器视觉|星上维智能科技
分拣与码垛:自动分拣与码垛之机器视觉应用|星上维智能科技
机器视觉检测
视觉检测:药品检测之机器视觉典型应用|星上维智能科技
机器视觉:自动焊接与切割
机器视觉:三维视觉系统在顶盖激光焊接生产线上的应用案例|星上维智能科技
视觉检测|星上维智能科技
自动化误差分析:表面缺陷检测之机器视觉检测应用|星上维智能科技
机器视觉|星上维智能科技
分拣与码垛:自动分拣与码垛之机器视觉应用|星上维智能科技
机器视觉检测
视觉检测:药品检测之机器视觉典型应用|星上维智能科技
机器视觉:自动焊接与切割
机器视觉:三维视觉系统在顶盖激光焊接生产线上的应用案例|星上维智能科技
自动喷涂
传统喷涂系统存在喷涂效率低、喷涂环境恶劣、喷涂质量无法保障等问题,而由喷涂机器人实现的自动喷涂系统不仅解决了传统喷涂系统存在的问题,而且使用喷涂机器人代替喷涂工人在恶劣环境中进行工作。然而,目前的自动喷涂系统只适用于一些生产量大、产品单一的大型企业,而对于一些生产量小、产品多样的中小企业,自动喷涂系统不能得到很好地应用。
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自动焊接与切割
自动焊接应用通过星上维三维机器视觉系统获取物件三维点云数据,生成焊接路径,提供坐标控制焊接机器人运动,实现在线式全自动焊接,广泛应用于焊缝自动跟踪,由于激光焊接具有非线性、时变且干扰因素多的特点,焊接过程中工件发热导致焊缝变形,如果不对焊接过程采取控制措施,则激光束焦点极易偏离实际焊缝位置,导致焊接质量降低甚至是焊接失败,这就要求在焊接过程中能够实时检测出焊缝的实际偏差,并对偏差进行实时反馈处理并进行动态调整,从而实现全闭环控制,以保证焊接质量。
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自动分拣与码垛
利用机械设计、机器视觉、传感器技术、网络通信和物联网技术等方面的知识,设计一种基于机器视觉的工件码垛机器人以及一套自动化分拣系统,可完成搜索工件,判别工件类型,吸取工件,搬运工件,放置工件等功能。
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自动化误差分析
机器视觉系统在自动化质量检测的各个方面得到了广泛的应用,例如:采用激光扫描与CCD探测系统的大型工件平行度、垂直度测量仪,它以稳定的准直激光束为测量基线,配以回转轴系,旋转五角标棱镜扫出互相平行或垂直的基准平面,将其与被测大型工件的各面进行比较。在加工或安装大型工件时,可用该认错器测量面间的平行度及垂直度。 以频闪光作为照明光源,利用面阵和线阵CCD作为螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件,实现热轧螺纹钢几何参数在线测量的动态检测系统。
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三维曲面扫描展平
对于复杂的曲面,很难用解析的方法展开。随着曲面造型和3D扫描技术的发展,高度复杂的模型表面可以由三角化曲面表示,从而将该问题转化为三角化曲面的数值展开问题。
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大范围三维测绘
 传统背景下的二维数字地形图在同一水平面上对空间地理信息进行呈现,用点线对比例尺地形进行表示,不够直观,也不能够对立体空间进行全面表达,容易受外部环境限制。三维数字地形图则借助大比例尺对地理信息进行完整、直观的呈现,能够对地面高低起伏状况及立体结构形状进行更加直观的反映。
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医疗康复跟踪
机器视觉在医疗领域的应用已经越来越广泛,从传统的药品包装、药瓶、标签等视觉检测到目前对生物芯片的检测,放射科的X放射等,都引入了机器视觉系统,完成对图像信息的采集、存储、管理、处理及传输等,使得图像资料得以有效管理和充分利用,也为行业提供强有力的技术支持。目前具体应用有:医疗红外成像的应用、医疗行业应用、完美视觉检测解决方案在医药行业的应用、采集卡在CT、X光机、B超中的典型应用。
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新闻动态
星上维智能科技签约仪式
强强联手,共拓智能视觉实验室——星上维智能科技与富强集团启动仪式成功举行
2019-05-09
5月8日,星上维智能科技有限公司与富强科技经过友好磋商,积极对接,在富强公司举行了战略合作—智能视觉实验室启动签约仪式。其中,星上维智能科技有限公司总经理蔡西国,首席技术官左作人与富强科技副总经理覃平以及富强科技运营中心副总汪鹏出席并代表双方签署了本次战略合作协议。
2019-05-09
2019-05-09
强强联手,共拓智能视觉实验室——星上维智能科技与富强集团启动仪式成功举行
5月8日,星上维智能科技有限公司与富强科技经过友好磋商,积极对接,在富强公司举行了战略合作—智能视觉实验室启动签约仪式。其中,星上维智能科技有限公司总经理蔡西国,首席技术官左作人与富强科技副总经理覃平以及富强科技运营中心副总汪鹏出席并代表双方签署了本次战略合作协议。
2019-04-17
工业之眼,中国制造离不开机器视觉
  机器视觉在国际和国内的发展阶段是不一样的。在国际的话可以用八个字来概括就是:历久弥新、广泛应用。从全球范围来看机器视觉的发展主要经过了起源、初步的发展、蓬勃的发展和广泛的应用四个阶段,现在已经进入了稳定的增长期,它已经过了爆发的增长阶段。