高精度針孔檢測設(shè)備
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2022-07-15 11:16:42 精質(zhì)視覺
手機(jī)外觀瑕疵檢測一直是業(yè)界的難題，需要檢測的缺陷種類繁多且變化多端，主要缺陷包括手機(jī)外殼上出現(xiàn)的污點、劃痕、邊緣缺失、裂紋、水跡水印、氣泡、手指紋、異物、油墨、異色區(qū)分等問題。
目前，手機(jī)整機(jī)外觀全檢基本上處于全人工肉眼檢測的狀態(tài)。由于手機(jī)整機(jī)的精密工業(yè)檢測需求，使得傳統(tǒng)機(jī)器視覺系統(tǒng)難以通過編程來解決以上這些缺陷檢測問題。手機(jī)整機(jī)外觀檢測涉及曲面以及復(fù)雜紋理圖像中細(xì)微劃痕的檢測需求，只能通過人工肉眼二次復(fù)檢來完成，進(jìn)而增加了額外成本。
人工智能手機(jī)整機(jī)外觀全檢設(shè)備
基于深度學(xué)習(xí)算法的AI缺陷檢測顛覆性產(chǎn)品——人工智能手機(jī)整機(jī)外觀全檢設(shè)備，經(jīng)過一年的在線運行與驗證，已經(jīng)完全達(dá)到了客戶工業(yè)4.0智能生產(chǎn)車間的技術(shù)指標(biāo)要求，這標(biāo)志著困擾行業(yè)多年的手機(jī)整機(jī)外觀全檢難題終于被攻克。
人工智能手機(jī)整機(jī)外觀全檢設(shè)備，實現(xiàn)了光電、機(jī)械、人工智能深度學(xué)習(xí)算法等領(lǐng)域的系統(tǒng)整合。其檢測技術(shù)大量結(jié)合核心人工智能深度學(xué)習(xí)算法、光學(xué)原理、圖像處理、運動控制及精密機(jī)械等技術(shù)，利用光學(xué)方式采集圖像以獲得產(chǎn)品的表面狀態(tài)，以人工智能算法、圖像處理技術(shù)來檢出產(chǎn)品缺陷或圖案異常等，具有高速度、高精度、高穩(wěn)定性等特性，不論是在生產(chǎn)的制程中進(jìn)行監(jiān)測或進(jìn)行精密品質(zhì)管理，或是在高科技產(chǎn)品的制造與檢驗作業(yè)中，這款人工智能設(shè)備都能發(fā)揮重要作用。
核心技術(shù)介紹
人工智能算法軟件重新定義了AI缺陷檢測。新技術(shù)的研發(fā)使得缺陷檢測更精準(zhǔn)、更高效，這次技術(shù)升級帶來了以下技術(shù)優(yōu)勢：
1、能夠輕松應(yīng)對頻繁更換檢測產(chǎn)品的情況，無需重新建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);
2、單一圖片數(shù)據(jù)也可以輕松建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);
3、可視化調(diào)試，打開了“黑匣子”，提高檢測的準(zhǔn)確度;
4、獨有的自動標(biāo)記功能，極大地降低了人工標(biāo)記的時間;
5、新舊產(chǎn)品更替可以平穩(wěn)過度，零對接時間;
6、利用GPU及算法優(yōu)化提高檢測速度，可以實現(xiàn)高速產(chǎn)線的實時檢測(最高速度超過10m/s)
相比于傳統(tǒng)機(jī)器視覺檢測，人工智能深度學(xué)習(xí)算法具有以下幾大優(yōu)勢：第一，解決了傳統(tǒng)視覺無法處理的完全無規(guī)律的復(fù)雜圖像問題;第二，解決了傳統(tǒng)機(jī)器視覺由于抗干擾能力差而造成的漏檢、誤檢率高的問題;第三，解決了傳統(tǒng)視覺中未出現(xiàn)過的缺陷無法識別、需要連續(xù)不斷的算法補(bǔ)丁的問題;第四，解決了傳統(tǒng)視覺項目周期普遍很長、導(dǎo)致驗證速度慢的問題;第五，解決了傳統(tǒng)視覺對硬件環(huán)境依賴比較高的問題。
