高精度針孔檢測(cè)設(shè)備
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2022-10-28 10:00:45 精質(zhì)視覺(jué)
作為人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)之一，AI視覺(jué)是機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)最直接的信息源， AI視覺(jué)通過(guò)利用視覺(jué)傳感器和計(jì)算機(jī)代替人眼使得機(jī)器擁有類(lèi)似于人眼的那種對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分割、分類(lèi)、識(shí)別、跟蹤、判別決策的功能，從而使系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)模擬人類(lèi)“思維導(dǎo)圖”，即人類(lèi)思維邏輯的能力，從實(shí)際意義上真正讓機(jī)器 “睜開(kāi)眼”。在此技術(shù)基礎(chǔ)上，我公司開(kāi)發(fā)了視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)并將其率先搭載在電子數(shù)粒機(jī)上。它采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以解決機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用場(chǎng)景中傳統(tǒng)算法難以解決的問(wèn)題。
傳統(tǒng)圖像處理是人工分析圖像的特征，再通過(guò)圖像處理算法提取特征，然后通過(guò)特征的關(guān)鍵參數(shù)來(lái)區(qū)分對(duì)象。特征提取主要依賴人工設(shè)計(jì)的特征提取器，需要有專業(yè)知識(shí)及復(fù)雜的調(diào)參過(guò)程，同時(shí)每個(gè)方法都是針對(duì)特殊應(yīng)用，泛化能力及魯棒性較差。傳統(tǒng)圖像算法能解決某些特定場(chǎng)景的、可人工定義、設(shè)計(jì)、理解的圖像任務(wù)，但無(wú)法應(yīng)對(duì)電子數(shù)粒機(jī)生產(chǎn)多產(chǎn)品、多規(guī)格、物料動(dòng)態(tài)運(yùn)行、物料姿態(tài)多樣化、瑕疵種類(lèi)多樣化的應(yīng)用需求。
視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)是通過(guò)采集大量圖像，然后標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)象類(lèi)型推理。其深度學(xué)習(xí)主要基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)進(jìn)行特征提取，對(duì)數(shù)據(jù)集的表達(dá)更高效、準(zhǔn)確，所提取的抽象特征魯棒性更強(qiáng)，泛化能力更好，并且可以是端到端的。它能夠解決更多高級(jí)的、只能抽象描述的圖像識(shí)別、檢測(cè)。具有更好的泛化性、無(wú)需復(fù)雜調(diào)參，在電子數(shù)粒機(jī)生產(chǎn)過(guò)程中可以有效的檢測(cè)各類(lèi)藥品，從而提升產(chǎn)品質(zhì)量!
此外藥品生產(chǎn)過(guò)程中任何需要通過(guò)外觀判定不合格的控制點(diǎn)都可以應(yīng)用此技術(shù)，比如：
1. 干燥劑切漏、切偏、撕裂
2. 鋁塑板切偏以及其它可視缺陷
3. 紙盒封盒缺陷
