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视觉识别在工业质检的应用

菜鸟
2020-09-04 17:23:18    评分

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随着工业物联网技术的迅猛发展,掀起了以云计算、大数据、以及人工智能 AI 等信息技术正与传统工业深入融合,由此衍生的 “智能制造4.0” 理念,正在为全球工业带来深远变革。


中国的制造业巨头也纷纷借此发力,向智能化、数字化制造演进,实施战略转型。如何高效科学的管理和分析制造业务链上的生产价值,推进制造企业生产工艺优化与产品质量提升是每一个制造企业在数字化、智能化转型过程中的必经之路。


业务发展带来的挑战


1. 精力疲劳

人眼识别的方式对产品进行检测,产生疲劳而导致注意力不集中,出现偏差。


2. 二次损伤

人手触摸产品,观察产品不同角度的亮度及表面差异,给产品造成二次损伤。


3. 多道检测流程

检测产品工艺缺陷、产品LOGO、铭牌漏装、螺钉漏装等层层的检测流程,时间长会导致产品疏忽及漏检。


智能视觉识别解决方案


基于蓝海大脑视觉识别平台提供的 AI能力,将帮助边缘计算数据进行数据管理、训练引擎、机器视觉模型、模型算法库等一系列 AI 处理流程。通过视觉识别平台中集成的深度学习开发框架,系统可以通过不断地迭代分布式训练,提升检测物识别率。


将深度学习模块引入制造业识别,不仅可以让视觉识别平台快速、敏捷、自动地识别出待测产品的诸多缺陷,如产品工艺缺陷、产品LOGO、铭牌漏装、外观整洁度等问题。更重要的是,该视觉识别平台能够对非标准变化因素有良好的适应性,即便检测内容和环境发生变化,蓝海大脑®视觉识别平台也能很快地予以适应,省去冗长新特征识别、验证时间。同时这一方案也能有效地提高检测的鲁棒性,令识别率高达 99.81%,克服了传统视觉检测过于依赖图像质量的问题。


 AI 视觉系统特点


1. 核心技术

    - 采用国际前沿的深度学习算法

    - 支持多种缺陷类型,适应多种产品

    - 自学习性,可不断迭代改善

    - 小样本训练及模型的裁剪


2. 优势

    - 无需编程,降低集成难度

    - 快速部署,极大缩短时间

    - 适应性强,快速迁移能力


3. 特点

    - 高效协同 (GPU+CPU)

    - 缺陷定位、缺陷分割、缺陷分类、缺陷检测

    - 无序分拣、拆垛码垛

    - 多维数据实战应用能力


客户收益


1. 预测性维护、精确定时


2. 更严格的质量管理


3. 测量和管理机器

4. 安全传输、效率更高







关键词: 机器视觉     视觉识别     工业质检     缺陷检测     智能视觉         

工程师
2020-10-04 21:36:57    评分
2楼

应用起来用处还是非常大的


工程师
2020-10-13 21:19:26    评分
3楼

技术嘛就得服务于生活


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