高精度針孔檢測設備
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2022-08-18 11:44:19 精質視覺
隨著計算機技術、信息技術、電子技術、傳感器技術和仿生技術等的發(fā)展,機器視覺檢測也必將得到迅速的發(fā)展。
與其他提供定制化服務的視覺解決方案商不同,精質視覺智能率先掀起提供標準化的機器視覺低代碼協(xié)同開發(fā)平臺。
因為機器視覺檢測方法的落地,需要很強的技術綜合能力和團隊配合:硬件上包含相機、鏡頭、光源、工控機、GPU的選型和現(xiàn)場部署;軟件上包含2D視覺、3D視覺和深度學習算法開發(fā),同時要與電氣工程師的通訊聯(lián)調,機械工程師的圖紙設計相配合,技術難度極高;在針對具體場景的整體解決方案,又無通用性可言,種種因素造成機器視覺應用開發(fā)成本高、周期長、人效低的困局,大大限制了機器視覺的規(guī)?;瘧?。
所以,精質視覺在產品形態(tài)和商業(yè)模式上做了很多顛覆式創(chuàng)新,將傳統(tǒng)PC-Based的軟件形態(tài),升級為云端SaaS形態(tài),從而在行業(yè)內大范圍積累數(shù)據(jù),自研圖像自生成、圖像超分辨率等算法,完美支持小樣本開發(fā),通過數(shù)據(jù)讓產品更加“傻瓜化”,方便工程師使用。
機器視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)中,圖像處理和分析算法是重要的內容,通常的流程包括圖像的預處理、目標區(qū)域的分割、特征提取和選擇及缺陷的識別分類。
精質視覺自主研發(fā)深度學習引擎,只需標注,即可把人工經驗轉化為AI算法,支持100+特征類型并行檢測,在表面缺陷檢測中,不同缺陷的種類復雜、同類缺陷的差異較大的難題迎刃而解,并且最快處理速度高達10ms,準確率高達99%以上。
通過自動化、智能化的表面缺陷檢測方法,分析缺陷產生的原因,不僅可以使得生產線的維護工作更具有針對性,有效降低維護成本和檢修成本。
同時,也能夠幫助企業(yè)更好地掌握產品質量分布狀況,尋找質量薄弱環(huán)節(jié),降低產品質量波動,形成生產和質量提升的閉環(huán)控制。
但機器視覺表面檢測比較復雜,涉及眾多學科和理論,因此構建機器視覺檢測系統(tǒng)還要進一步通過研究生物視覺機理來完善,使檢測進一步向自動化和智能化方向發(fā)展。