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行業(yè)案例 思瑞圍繞客戶的切實需求,幫助客戶提升品質(zhì)和生產(chǎn)力
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智能尺寸與外觀瑕疵檢測方案,適用于16類瑕疵、10大行業(yè)

發(fā)表時間:2024-05-10 16:05:26 作者:三坐標 來源:www.sxndly.com 瀏覽:

在產(chǎn)品質(zhì)量外觀檢測的世界里,人眼只能辨別那些大于 0.5 毫米大小的瑕疵還伴著巨大的誤判風(fēng)險。隨著工作時間的延長,眼睛的疲勞和衰老更加增加了誤判的風(fēng)險。


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而傳統(tǒng)的機器視覺檢測在圖像處理和瑕疵定位等方面有所欠缺,導(dǎo)致瑕疵檢測的準確率低,性能不穩(wěn)定,而且對于流水線實現(xiàn)智能自動檢測非常有難度。由此可見,無論是傳統(tǒng)的機器視覺檢測,還是“肉眼”檢測產(chǎn)品外觀質(zhì)量的能力和效率以及準確率和范圍都是非常有限的。為了契合日趨嚴苛的高 效高標準瑕疵檢測需求,思瑞測量推出基于深 度學(xué)習(xí)的HxGN Visual Detection瑕疵檢測軟件系統(tǒng),解決客戶在產(chǎn)品表面瑕疵檢測環(huán)節(jié)遇到的各種問題。


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該測量軟件將瑕疵、尺寸檢測合二為一,通過深度學(xué)習(xí)算法、高級圖像處理、模式識別等提高檢測準確度高達95% ,解決了客戶在產(chǎn)品表面瑕疵檢測環(huán)節(jié)遇到的各種問題,減少了大量的時間和投資成本,提升了產(chǎn)品質(zhì)量的同時也驅(qū)動了產(chǎn)量的提升。


基于AI深度學(xué)習(xí)算法

具備不可比擬的優(yōu)勢

學(xué)習(xí)速度快:HxGN Visual Detection瑕疵檢測軟件可根據(jù)訓(xùn)練集評估,生成可應(yīng)用的高效學(xué)習(xí)模型。HxGN Visual Detection通過切換多種自主研發(fā)的機器學(xué)習(xí)模型。針對某一類缺陷,輸入10個或更多的缺陷樣本,系統(tǒng)即可通過AI深度學(xué)習(xí)建立自己的NG數(shù)據(jù)庫,從而形成針對該種類缺陷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。



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識別判斷準:有效的完成高干擾背景下的缺陷識別和不規(guī)律的圖像分析,達到人眼識別水準,并且多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層比如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),長短期記憶網(wǎng)絡(luò)等高效地對學(xué)習(xí)模型進行了有效訓(xùn)練,使得瑕疵檢測率高達95%以上并具有靈活的的多功能擴展性。


檢測效率高:當被檢測工件通過成像系統(tǒng),即可被智能識別、標記和分類。系統(tǒng)使用GPU處理圖片,可多GUP并行,檢測時間可低至毫秒級。測量過程中的圖片進一步學(xué)習(xí),從而減少優(yōu)化過程,并且配合自動化實現(xiàn)在線完成零件外觀瑕疵的OK/NG判斷和分BIN。


適用于16類瑕疵、10大行業(yè)

瑕疵與尺寸檢測合二為一


智能瑕疵檢測已被應(yīng)用于金屬器械制造、玻璃制造、塑料生產(chǎn),還是電子&通訊、汽車、太陽能、PCB、薄膜、半導(dǎo)體等行業(yè)……并且,瑕疵檢測能夠和尺寸檢測合二為一,在流水線上同時檢測判斷。

可檢測的主要瑕疵類型有(但不限于):

劃痕、 刀痕、崩缺、氣泡、凸起、凹痕、擦傷、雜質(zhì)、變形、崩邊、白點、條紋、黑點、皺縮、波紋、裂紋


思瑞憑借著專業(yè)的智能檢測項目團隊,基于豐富的項目經(jīng)驗和強大的軟硬件開發(fā)能力,能夠為客戶提供定制化的智能瑕疵檢測方案,幫助客戶提升產(chǎn)品的質(zhì)量和檢測效率。


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