轻辙视觉引擎搭配深度学习算法，实现家电生产各环节高质量检测收藏

随着市场竞争加剧以及消费者对产品质量要求的提高，家电企业开始寻求更高精度、更高准确度的生产方式，纷纷加大数字化、自动化的投入，以谋求高端化、智能化、科技化的转型，持续推动家电行业高质量发展由于家电行业不同种类、材质、型号的零部件众多，有时无法对这些零部件进行全部检测，往往采取抽样检测与抽批次检测等方式，这些方式常常会导致瑕疵产品漏检，从而影响家电产品出现质量问题。

而深眸科技以深度学习算法为核心，自主创新研发的轻辙视觉引擎，能够对家电企业生产线上的产品进行高质量缺陷检出，成为家电行业数字化、智能化转型升级的关键。

检测项目多样，亟需解决问题纵观家电行业的整个生产环节，包括各零部件的生产到组装，再到后续LOGO印刷、配件装配这些环节对检测精度要求高，工件种类多且尺寸各异，常常会出现各式各样的缺陷和错漏问题在钣金件生产环节中，需要对钣金件进行缺陷检测，由于钣金件缺陷类型众多，许多新的缺陷类型无法定义，且对现场环境光、生产柔性等要求高，无法正确识别缺陷类型，造成瑕疵产品的漏检。

在印刷环节中，需要对产品LOGO的印刷质量进行检测，由于工件尺寸及标识的种类众多，且对现场光照环境、装置灵活度、图像处理等要求高，常常出现识别不到位、识别错误等情况在装箱环节中，需要对产品配件的数量和种类进行检查，由于装箱配件种类多，组合随机性较大，且不同零件在结构、颜色、材质上有较大差异，常常会遇到零部件装箱出错的问题。

同时配件摆放具有较大的随机性，以及存在遮挡、背景同色干扰等情况，检测效果难以达到理想水平

由此可见，在家电企业的产品生产过程中，依然存在着很多问题尚未得到有效解决同时，受到工艺的操作控制、工艺参数等因素的影响，其缺陷类型也表现出类别多样、形态各异、背景复杂等特点因此，使用更高精度、更高效率的视觉应用产品进行质量检测迫在眉睫，其检测不仅能够精准且快速识别缺陷类型，还能实时反馈产品质量信息，方便员工及时掌握生产情况。

自研轻辙视觉引擎，助力家电产品质检为解决家电产品缺陷和错漏检出等难题，深眸科技深耕于以深度学习算法为核心的机器视觉应用，在自主创新领域不断发力，通过长期技术储备，基于云原生技术，推出能够覆盖不同形态和应用场景视觉应用产品——轻辙视觉引擎。

轻辙视觉引擎利用先进的视频图像和图形处理技术，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，持续赋能家电行业各生产环节深眸科技深入研究深度学习算法，通过训练神经网络，以及对各产品缺陷形态特征的自我学习，建立包含各零部件形态特征的深度学习模型，从而分析更加复杂的图像，提高对图像的分析能力，实现自动定义新的缺陷类型与快速定位识别不同组件，做到了对家电产品缺陷与装箱配件错漏的高效检测。

以深眸科技提供技术支持的配件防错漏检测案例为例，轻辙视觉引擎针对箱体内配件组合进行AI检测模型创建，标注错漏类型标注后在轻辙视觉引擎进行训练并最终部署，如果绿灯亮起，说明产品合格，如果出现蜂鸣和红灯提示，说明产品存在配件错漏现象。

轻辙视觉引擎通过深度学习算法，具有自主学习判断能力，能够对图像进行处理、分析和识别，以得到测量结果和逻辑控制量外部执行机构再根据输出信息进行配件抓取与剔除，从而完成家电产品配件防错漏检测在自研2000+AI算法的加持下，轻辙视觉引擎使配件防错漏检测结果准确率达到99.9%以上。

随着机器视觉技术的逐渐成熟，以及深度学习算法的持续创新，不少机器视觉企业加大对机器视觉检测技术的研发，保持机器视觉创新产品的持续更迭，不断拓宽视觉产品的应用界限，助力传统制造企业快速整合人工智能与机器视觉技术，实现企业生产线的数智化升级。

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