1、EF-VS310系列连接器管脚及平整度检测系统

EF-VS310系列连接器管脚检测及平整度检测系统是光电一体化的高精度在线检测设备，专门用于检测各种连接器端子针脚、平整度的仪器。

连接器管脚检测及平整度检测系统主要功能：

Ø         检测连接器形状是否合格；

Ø         可测量连接器多个位置的几何尺寸，包括pitch间隔、宽度、高度等；

Ø         检测边缘是否有沾附碎屑；

Ø         检测插针是否扭曲；

Ø         检测局部是否挤压变形；

Ø         系统检测到质量问题时，能发出报警信号，指出出错位置并控制停机；

Ø         检查出的所有废品对应的图像能够存储和查看；

产品系列：

EF-VS310嵌入式连接器管脚检测系统；

EF-VS311连接器管脚检测系统；

EF-VS312嵌入式连接器平整度检测系统；

EF-VS313连接器平整度检测系统；

示例图片如图所示：

连接器端子检测                       连接器平整度检测

2、EF-VS314 PCB检测系统

PCB检测系统主要在过程监测期间检查和纠正PCB缺陷，能尽早发现重复性错误，如贴装位移或不正确的料盘安装等。

PCB检测系统主要应用：

（1）器件检测：

EF-VS314PCB检测系统检测准确度更高，可以检测彩色标识的器件，检测器件缺漏、器件错位、器件翻转、器件侧立、器件破损、错误器件、错误极性等错误。

（2）焊盘检测：

EF-VS314PCB检测系统通过光源布置，使得少焊锡、正常焊锡、和过量焊锡的图像产生明显差别，并通过彩色模板匹配算法进行相应识别。

（3）IC焊脚检测：

焊脚识别算法可以自动学习IC焊脚，对连焊有非常灵敏的检测精度，而对IC器件的位置精度要求

示例图片如图所示：

PCB板检测                    BGA焊点

3、EF-VS315喷码检测系统

喷码检测系统用于各类工件上字符喷码或打码过程中的在线检测，EF-VS315喷码检测系统可自动控制数字摄像机准确抓拍工件上的字符图像，通过软件识读图像上被测区域中的字符信息，同时每个字符完整性及其它质量指标进行定量检测。

EF-VS315喷码检测系统应用领域：

喷码检测系统可以用于识读设备的制造号、商品的序列号、生产日期、价格等，编码的形式可以是阿拉伯数字、中英文字符、一维条形码、二维条形码。

示例图片：

包装袋上条码检测                   电池外面喷码检测

4、EF-VS316手机按键检测系统

手机按键检测系统是对手机按键表面的印刷质量、按键定位进行检测，通过捕捉被检测物体的表面图像，对被检测表面的特征进行识别和提取，通过与标准图像的配准分析，判定被检测物体是否符合要求。并进行相关操作控制。

手机按键检测系统检测任务：

1、 键盘大小，检测面积 4cm ＊ 5cm
2、 检测键盘字符印刷质量
3、 检测键盘按键位置
4、 检测键盘印刷偏移

示例图片如图所示。

手机按键表面检测                    手机按键偏移检测

5、EF-VS317印刷质量检测系统

印刷检测系统采用*的图像视觉检测技术，实现对高速运动的印刷品进行实时全面的质量检测。

EF-VS317印刷检测系统应用领域：

应用于各种印刷品的质量检测。可应用于大规模包装品印刷、高值产品的硬纸包装盒（化妆品、香烟等)、药品包装(标签、用法说明单等) ；

既可配套专门的大张印品检测机、小张印品检测机，作为印后产品质量控制；也可配套各种卷筒印刷机、平板印刷机，作为印刷在线的质量监测。

示例图片如图所示：

印刷字符检测                           印刷版检测

6、EF-VS318棉花杂质检测系统

EF-VS318棉花杂质检测系统采用机器视觉、图像识别和计算机测控技术，能在棉花生产过程中自动检测并清除异性纤维和杂质，大大提高了棉花杂质的检测精度及速度，有益于减少因棉花异物所造成的疵点，提高纺织产品质量，降低成本，该检测系统现已广泛应用于国内棉花生产领域中。

棉花杂质检测系统特性：

1、系统检测精度高, 漏检率低

2、可按照异物大小进行分类，即直径小于允许范围、在允许范围内、超出允许范围，并给出不同的控制信号；

3、本系统可实时显示棉结杂质图像，精确检测出棉花杂质。

示例图片如图所示：

               棉花杂质检测

7、EF-VS320卡识别与分类系统

卡识别与分类系统通过获取多个卡叠放在一起的图片，采用视觉识别技术通过对该图像的一系列处理，zui后将其分割成多个卡的侧面图像，根据卡侧面印刷的条码识别，并根据编码信息库的数据判断属于哪个编码类型的卡。进而提供分拣等指令。

卡识别检测任务：

1、     检测一叠卡的数量并对每个卡进行图像分割

2、     根据卡的边缘信息识别卡的类型或编号

示例图片如图所示：

银行卡识别检测