便捷的工业设计案例,便捷的工业设计案例分析

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于便捷的工业设计案例的问题，于是小编就整理了3个相关介绍便捷的工业设计案例的解答，让我们一起看看吧。

1. 为后期开模便捷，如何选择合适的工业设计软件呢？
2. 为后期开模便捷，如何选择合适的工业设计软件呢？
3. 机器视觉检测典型案例，如何在工业自动化生产中进行无缝连接？

为后期开模便捷，如何选择合适的工业设计软件呢？

如果是做电子产品id设计的，可以考虑用proe哦，或者creo。两者是同一款软件，proe的版本更新到5.0版以后，后面的版本就叫creo了，基本操作是一样的，功能更强大了。

以前做id设计的，或者说工业设计领域的，很多都是用犀牛软件，即Rhino。但是结构工程师一般是用proe软件，因为工程图纸，涉及到开模和加工，对尺寸要求比较精确。

随着creo的功能逐渐强大，曲面方面也很强大了，同时可能也是为了和结构工程师沟通方便，图形文件数据更好的引用，越来越多的id设计师都开始学习并使用creo进行外观设计了……

总的来说，如果你是做电子类产品的设计，creo是个不错的选择哦……

照你这么说，现在的情况就不是软件的问题了，是你的设计理念问题，这不是更好更有创意的曲面设计VS模具及生产的可靠性，而是如何解决模具生产的可靠性来实现更好更有创意的曲面设计......

UG或者Pro/e（creo），相对来说个人比较喜欢用UG，可能跟我在一些小厂上班有关系，UG完全可以完成我所有的工作。

对于creo不怎么精通，所以不要评价。还有就是我做钣金的话一把比较喜欢用solidworks。我感觉钣金，焊接这一块solidworks比UG好，在开模这些UG更强大，先学习哪个看你在什么行业。

为后期开模便捷，如何选择合适的工业设计软件呢？

照你这么说，现在的情况就不是软件的问题了，是你的设计理念问题，这不是更好更有创意的曲面设计VS模具及生产的可靠性，而是如何解决模具生产的可靠性来实现更好更有创意的曲面设计......

UG或者Pro/e（creo），相对来说个人比较喜欢用UG，可能跟我在一些小厂上班有关系，UG完全可以完成我所有的工作。

对于creo不怎么精通，所以不要评价。还有就是我做钣金的话一把比较喜欢用solidworks。我感觉钣金，焊接这一块solidworks比UG好，在开模这些UG更强大，先学习哪个看你在什么行业。

如果是做电子产品id设计的，可以考虑用proe哦，或者creo。两者是同一款软件，proe的版本更新到5.0版以后，后面的版本就叫creo了，基本操作是一样的，功能更强大了。

以前做id设计的，或者说工业设计领域的，很多都是用犀牛软件，即Rhino。但是结构工程师一般是用proe软件，因为工程图纸，涉及到开模和加工，对尺寸要求比较精确。

随着creo的功能逐渐强大，曲面方面也很强大了，同时可能也是为了和结构工程师沟通方便，图形文件数据更好的引用，越来越多的id设计师都开始学习并使用creo进行外观设计了……

总的来说，如果你是做电子类产品的设计，creo是个不错的选择哦……

机器视觉检测典型案例，如何在工业自动化生产中进行无缝连接？

首先，机器视觉和计算机视觉是两个不同的概念，机器视觉侧重工程的应用，强调实时性、高精度和高速度；而计算机视觉cv侧重理论算法的研究，强调理论，由于理论的研究发展速度往往快于实践应用，因此计算机视觉的很多技术目前还难以应用到机器视觉上，二者有交集有融合，但在具体应用方面还是有些许不同。

回到机器视觉检测的案例上来说，在工业应用领域，通常需要对待检测物料的检测精度、检测速度、检测场景的复杂性等有诸多要求。

一套机器视觉的检测系统通常需要包括图像***集系统，进料系统，检测系统，控制系统，分拣系统、光源等几大类：

图像***集系统一般指包含CCD、CMOS等工业相机的图像***集硬件、驱动软件以及***集后的图像进行存储、传输给上位机的软件系统。

进料系统主要是将待检测的物料供给给图像***集系统的一个传输装置，通常需要和下位机的控制程序进行对接，以合适的速率供给到图像***集系统。

检测系统在合适的光源配合下，通常在一个密闭的装置内（以减少环境光的干扰），以传统的图像检测算法（一般包括测量、检测、识别、定位等）对物料进行测量计算。近些年来，随着人工智能、机器学习和深度学习的不断发展，可以构建深度神经网络(如卷积神经网络等)来学习简单特征、建立复杂特征、学习映射并输出，训练过程中所有层级都会被不断优化。在具体的应用上，例如自动ROI区域分割；标点定位，通过YOLO、SSD等定位方法，可以快速定位目标物件，大大提升检测系统的鲁棒性。

控制系统则负责整个系统的衔接，是整个机器视觉系统的传输控制中枢纽带。拿检测物料瑕疵为例，经过了检测系统的检测判定，控制系统会根据判定结果发送对应的指令给分拣系统。

分拣系统会根据控制系统的指令，驱动电机控制相关触动装置（如机械臂）去分拣物料。

这样整个视觉系统从进料到分拣系统出料，就形成了整套流程的一次处理。

根据早些年从业经验，业界借助于NI公司的Machine Vision Builder，Machine vision assistant可以很好的构建整个机器视觉检测系统，串联整个pipeline，大大减少人工检测/分拣的成本，近年来随着人工智能深度学习技术的发展，可大大提升检测质量和检测性能效率。

到此，以上就是小编对于便捷的工业设计案例的问题就介绍到这了，希望介绍关于便捷的工业设计案例的3点解答对大家有用。