高精度針孔檢測(cè)設(shè)備
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2023-01-14 08:19:33 精質(zhì)視覺
近些年，隨著消費(fèi)電子產(chǎn)品市場(chǎng)需求的不斷新增，人們對(duì)其產(chǎn)品質(zhì)量的要求也越來(lái)越高。在消費(fèi)電子產(chǎn)品檢測(cè)中，例如一個(gè)手機(jī)產(chǎn)品，其零件種類多，缺陷需求分散，而且產(chǎn)品迭代周期快，檢測(cè)設(shè)備需要快速響應(yīng)各類缺陷檢測(cè);另一方面，不同的零部件存在如缺失、移位、劃傷、漏銅、臟污等多種缺陷與背景對(duì)比度低，復(fù)雜等，檢測(cè)困難。
AI賦能工業(yè)質(zhì)檢
深度學(xué)習(xí)的發(fā)展為傳統(tǒng)的機(jī)器視覺檢測(cè)帶來(lái)了全新的檢測(cè)能力，不同于傳統(tǒng)視覺需要通過濾波處理、灰度化、二值化，設(shè)置各種閾值等等。深度學(xué)習(xí)基于圖像數(shù)據(jù)，由人工標(biāo)注圖像缺陷類型，通過深度學(xué)習(xí)算法模型，自動(dòng)學(xué)習(xí)缺陷特征，實(shí)現(xiàn)像素級(jí)缺陷檢測(cè)識(shí)別。
AI平臺(tái)，無(wú)代碼化的模型訓(xùn)練
工業(yè)AI平臺(tái)“DeepInspect”，基于多年自研的AI引擎核心，專用于工業(yè)產(chǎn)品外觀缺陷檢測(cè)，適用于各類工業(yè)產(chǎn)品缺陷檢測(cè)場(chǎng)景。
平臺(tái)以無(wú)代碼化的運(yùn)作方式，幾十分鐘即可訓(xùn)練生成檢測(cè)模型，對(duì)復(fù)雜缺陷進(jìn)行定位識(shí)別，分割檢測(cè)，分類統(tǒng)計(jì)等，滿足多種復(fù)雜場(chǎng)景的檢測(cè)需求，有效助力消費(fèi)電子等產(chǎn)品檢測(cè)。
AI訓(xùn)練平臺(tái)
檢測(cè)能力強(qiáng)，精準(zhǔn)分割缺陷
基于上百個(gè)項(xiàng)目的迭代優(yōu)化，平臺(tái)的算法模型可以有效針對(duì)缺陷與背景對(duì)比度低、背景分離復(fù)雜，缺陷眾多等問題，AI智能識(shí)別，有效進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量控制。
無(wú)需代碼，降低應(yīng)用門檻
整個(gè)平臺(tái)的設(shè)計(jì)更加人性化，所有的復(fù)雜參數(shù)自適應(yīng)化，系統(tǒng)最優(yōu)推薦，普通工程師只需要在上面完成圖像標(biāo)注及簡(jiǎn)單的模型選擇&訓(xùn)練，即可得到一個(gè)準(zhǔn)確的檢測(cè)模型，用于產(chǎn)線檢測(cè)。AI平臺(tái)讓更多非AI專家也可以上手操作，降低成本，從而更有效推進(jìn)各種類型的檢測(cè)需求。
多光源算法融合檢測(cè)及小樣本技術(shù)
在消費(fèi)電子產(chǎn)品檢測(cè)中，許多劃傷、凹坑等缺陷存在角度行，需要拍攝多圖才能顯示。因此平臺(tái)支持多圖以組的形式進(jìn)行導(dǎo)入，學(xué)習(xí)，AI算法模型一次學(xué)多圖，更適應(yīng)產(chǎn)線需求;另一方面，部分缺陷數(shù)量罕見，對(duì)依賴于數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)檢測(cè)是一大痛點(diǎn)，平臺(tái)融合了小樣本檢測(cè)技術(shù)，針對(duì)3C常見缺陷壓傷、凹凸、異物等各種缺陷實(shí)現(xiàn)千萬(wàn)數(shù)據(jù)的模型預(yù)訓(xùn)練，新產(chǎn)品新缺陷直接調(diào)用，實(shí)現(xiàn)多品類產(chǎn)品的快速檢測(cè)。
