1.工作原理：压缩空气送入胶瓶()，将胶压进进给管中，胶流经以固定时间、特定速度旋转的螺杆。螺杆的旋转在胶剂上形成剪切力，使胶剂沿螺纹流下，螺杆的旋转在胶剂上不断加压，苏州字符检测，使其从滴胶针嘴流出。2.特点：具有胶点点径无固定限制的灵活性。可通过软件进行调整。但是滴大胶点时，螺杆旋转时间长，会降低整台机器的产量。另外，胶剂的粘度和流动特性会影响其稳定性。





应用范围编辑 播报汽车机械零件涂布，手机按键点胶，手机电池封装，笔记本电池封装，线圈点胶，PCB板邦定封胶，IC封胶，喇叭外圈点胶，PDA封胶，字符识别检测，LCD封胶，IC封装，在线字符检测，IC粘接，机壳粘接，字符检测工具，光学器件加工，机械密封等。适用流体编辑 播报硅胶、EMI导电胶、UV胶、AB胶、快干胶、环氧胶、密封胶、热胶、润滑脂、银胶、红胶、锡膏、散热膏、防焊膏、透明漆、螺丝固定剂等。

目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一，同时它也是和传统意 义上缺陷检测接近的任务，其期的是获

得目标的位置和类别信息。目前， 基于深度学习的目标检测方法层出不穷，-般来说， 基于深度学习的缺陷

检测网络从结构.上可以划分为:以Faster R-CNN为代表的两阶段(two stage)网络和以SSD或YOLO为代表的一

阶段(one stage)网络。两者的主要差异在于两阶段网络需要首先生成可能包含缺陷的候选框(proal)，然后在

进一步进行目标检测。-阶段网络直接利用网络中提取的特征来预测缺陷的位置和类别。

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