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智能尺寸与外观瑕疵检测方案,适用于16类瑕疵、10大行业-凯发k8娱乐

发表时间:2023-08-11 18:08:04 作者:三坐标 来源:www.serein.com.cn 浏览:

在产品质量外观检测的世界里,人眼只能辨别那些大于 0.5 毫米大小的瑕疵还伴着巨大的误判风险。随着工作时间的延长,眼睛的疲劳和衰老更加增加了误判的风险。


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而传统的机器视觉检测在图像处理和瑕疵定位等方面有所欠缺,导致瑕疵检测的准确率低,性能不稳定,而且对于流水线实现智能自动检测非常有难度。由此可见,无论是传统的机器视觉检测,还是“肉眼”检测产品外观质量的能力和效率以及准确率和范围都是非常有限的。为了契合日趋严苛的高 效高标准瑕疵检测需求,凯发k8娱乐-k8凯发测量推出基于深 度学习的hxgn visual detection瑕疵检测软件系统,解决客户在产品表面瑕疵检测环节遇到的各种问题。


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该测量软件将瑕疵、尺寸检测合二为一,通过深度学习算法、高级图像处理、模式识别等提高检测准确度高达95% ,解决了客户在产品表面瑕疵检测环节遇到的各种问题,减少了大量的时间和投资成本,提升了产品质量的同时也驱动了产量的提升。


基于ai深度学习算法

具备不可比拟的优势

学习速度快:hxgn visual detection瑕疵检测软件可根据训练集评估,生成可应用的高效学习模型。hxgn visual detection通过切换多种自主研发的机器学习模型。针对某一类缺陷,输入10个或更多的缺陷样本,系统即可通过ai深度学习建立自己的ng数据库,从而形成针对该种类缺陷的神经网络。



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识别判断准:有效的完成高干扰背景下的缺陷识别和不规律的图像分析,达到人眼识别水准,并且多层神经网络层比如卷积神经网络,循环神经网络,深度神经网络,长短期记忆网络等高效地对学习模型进行了有效训练,使得瑕疵检测率高达95%以上并具有灵活的的多功能扩展性。


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检测效率高:当被检测工件通过成像系统,即可被智能识别、标记和分类。系统使用gpu处理图片,可多gup并行,检测时间可低至毫秒级。测量过程中的图片进一步学习,从而减少优化过程,并且配合自动化实现在线完成零件外观瑕疵的ok/ng判断和分bin。


适用于16类瑕疵、10大行业

瑕疵与尺寸检测合二为一


智能瑕疵检测已被应用于金属器械制造、玻璃制造、塑料生产,还是电子&通讯、汽车、太阳能、pcb、薄膜、半导体等行业……并且,瑕疵检测能够和尺寸检测合二为一,在流水线上同时检测判断。

可检测的主要瑕疵类型有(但不限于):

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思瑞凭借着专业的智能检测项目团队,基于丰富的项目经验和强大的软硬件开发能力,能够为客户提供定制化的智能瑕疵检测方案,帮助客户提升产品的质量和检测效率。


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