机器视觉在瓷砖检测中的问题与解决方法，提高客户的信赖和满意度收藏

在工业化高度发达的今天，产品的质量问题备受关注受“零缺陷”这种理想主义的误导，诸多消费者甚至瓷砖经销商尚不能客观认识瓷砖产品的合理误差，更谈不上发现问题后的解决方法，导致本可以用技术手段解决的小问题变成消费者眼里的大问题。

市场上常见的瓷砖问题“瓷砖分类识别”与解决办法，希望能帮助大家化被动为主动，将常规问题就地处理项目信息如今陶瓷砖的颜色、花纹、图案越来越多，其表面成色越来越复杂而传统分类手段仍然主要停留在手工操作水平，由于受主观因素、熟练程度等因素的影响，人工检测和分类难以满足高精度、高效率及稳定的检测要求。

因此，随着现代化自动生产的趋势到来，机器视觉技术凭借提高检测和分类的质量、提高检测的效率、节省人力成本等优势逐渐替代了传统的人工检测检测物：瓷砖

检测要求：①瓷砖分类模型准确率达到99%；②可适用于流水线上，运输到不同的位置检测难点：①瓷砖种类较多，共6类；②颜色、花色、纹理和粗糙度均不同，干扰项较多；③传统视觉无法解决解决办法我司的视觉检测软件精确检测瓷砖花色，并对缺陷信息进行统计、分类和分析，优化生产过程控制，将产品进行分级，对合格品和不合格品进行分类，提高客户的信赖和满意度。

实现的过程：采集图像→特征标准→深度学习→测试验证→模型下载如下图，利用我们自主研发的视觉检测软件即可一站式轻松检测出不同类型、花色的瓷砖

第一步：采集图像，建议至少30张以上，上传至软件系统。第二步：根据瓷砖花色，添加标签，并对部分图片进行特征标注。

第三步：一键进入训练，深度学习缺陷特征。

第四步：测试训练效果，未标注图片转为已标注。第五步：下载模型，部署本地验证效果。检测效果视觉检测方式，相比其它测试方式，模型准确率达到99.8%。

深度学习模型对抗干扰信息的能力更强，也具有传统视觉所不具备的泛化能力，目前客户已标注训练并进行离线测试，使用效果很好比传统人工检测的误判率降低了10倍，此外，平台还适用于地砖、大理石、木地板、玻璃等建材领域的检测。

众所周知，瓷砖缺陷类型多样，常见瑕疵缺陷：色差、变形、大小头、收腰、鼓肚、厚度偏差、开裂、崩裂、崩边角、黑心、斑点、熔洞等这些缺陷的存在会直接影响着产品档次的提高瓷砖缺陷检测：开裂开裂是瓷砖的主要缺陷之一，裂纹缺陷的形式多种多样，有侧裂，面裂和层裂。

瓷砖缺陷检测：斑裂。这种裂纹不容易看见，危害更大，一般当发现时已经有大量的缺陷砖生产出来。在抛光或者磨边时，这些细注的裂纹，在应力的作用下会扩展而导致砖破碎。

瓷砖缺陷检测：斑点。斑点一般有黑斑和黄斑两种，斑点处呈现洞穴状的称为熔洞。这两种缺陷往往是同时产生的，斑点严重时就成为熔洞。

由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛的应用于成品检验、质量监控等领域。(文章来源于网络，如有侵权，请联系删文)

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