深眸科技创新机器视觉系统，实现钣金件外观缺陷检测99.9%准确率收藏

钣金件是通过冲压工艺方法获得且具有一定形状、尺寸和性能的零件在工业生产过程中，钣金件冷冲压工艺具有生成率高、成本低、能力强、适合大批量生产等优点，其产品在汽车工业、医疗器械等领域广泛使用在钣金件批量生产的过程中，常常会出现各种各样不可避免的生产缺陷，如出现划痕、污渍、凹凸等情况。

伴随着钣金件的使用逐渐渗透进人们的日常生活，多数钣金件制造企业通过AI机器视觉技术，以更高效、更便捷、更高检出率的方式对其产品进行外观缺陷检测

钣金件检测困难重重，众多难点亟需解决对于钣金件而言，其表面缺陷检测至关重要，不仅要确保产品外观完美，更重要的是其对产品的支撑作用，保证产品性能的合格但在对钣金件进行外观缺陷检测的过程中，仍存在诸多难点需要解决。

1、钣金件缺陷类型繁多：钣金件常见外观缺陷包括凹凸、划痕、锈蚀、压痕、起皱、变形、开裂、错位、毛刺、污点等，缺陷特征难以定义2、难以实现精准打光：由于钣金件属于反光金属，在拍摄过程中往往会存在局部图像不清晰、成像缺陷不明显等情况，且容易受到环境光影响，干扰检测效果的准确性。

3、产品检测周期较短：钣金件数量庞大，产品检测周期较短，需要做到快速且精准识别工件的缺陷4、柔性化生产程度提高：钣金件种类复杂，多样性强，同时存在小批量客户的个性化定制需求，对钣金件的柔性化生产要求提升。

基于上述难点，钣金件的外观缺陷检测对包括摄像头、镜头、光源在内的硬件设备与视觉检测平台等软件支持都有很高的要求

合适的软件支持，完成检测的关键由于钣金件外观缺陷检测，通常由机器视觉检测系统完成，且其是应用于生产线的实时监测系统，具有实时性和快速性，因此需要大量的图像数据为了寻找良好的机器视觉系统用于检测，除了使用较高性能的硬件设备外，还需要考虑软件的适配性。

· 选择机器视觉软件的主要考虑因素图像预处理：多数图像处理软件提供来预处理算法，比较它们的丰富性和效率易于编程和操作：简单直观的图形界面是易于使用和定制的关键检查图形界面的“设置”和“操作”软件的自我升级：选择机器视觉软件时，考虑软件系统是否能够实现自我升级。

深眸科技基于云原生技术，自主研发轻辙视觉引擎这一创新视觉应用产品，通过先进的视频图像、图像学处理技术和AI深度学习算法，建立工业级人工智能模型，实现工业视觉应用的分布式部署和集成监控不仅如此，轻辙视觉引擎支持视觉应用的流程化开发，支持开放式数据的双向订阅，满足客户的个性化视觉定制需求。

深眸科技创新产品，机器视觉实现缺陷全检深眸科技以传统机器视觉+深度学习技术为核心，围绕工业视觉“缺陷检测、视觉分拣、工业上料、拆码垛、物流供包”创新应用场景，创新研发工业AI视觉系统，持续赋能钣金件外观缺陷检测。

以深眸科技提供技术支持的家电行业·钣金件缺陷检测案例为例，工业AI视觉系统通过超高分辨率的成像系统抓取图像信息并分析，快速识别各类缺陷，同时算法快速响应，做到样品到批量成品的复制加工工业AI视觉系统检测范围全，能够覆盖零件的全部轮廓和尺寸，还可以通过统计分析对比不同批次的产品缺陷图片，实现钣金件新缺陷类型的定义，搭配机械臂等外部执行机构，剔除缺陷产品，从而做到钣金件缺陷全检。

通过工业AI视觉系统，钣金件外观缺陷的检测速度加快，30s内便可完成对于产品的缺陷检测，同时模型切换时间小于1分钟，人工干预率小于0.19%，将钣金件的缺陷检出结果准确率提升至99.9%以上深眸科技作为国家高新技术企业，多年来坚持技术创新与产品迭代，以更高品质的视觉应用产品，为制造企业提供工业AI视觉解决方案。

未来，深眸科技视觉产品的应用范围将继续扩展至更多场景，以长期技术研究和市场沉淀，持续助力制造企业的转型升级

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