深眸案例：确率达99.9%，AI视觉重新定义钣金缺陷检测收藏

钣金缺陷检测是传统制造业工厂生产流程中非常重要的一个环节在现行的工艺流程中，钣金缺陷检测主要包括以下几个方面：钣金件表面轻微凹陷/凸起（深度/高度0.12mm以内，长度/宽度1mm以内）划痕；钣金件孔径异常；。

钣金件直线度同时钣金零部件受设备加工精度、折弯系数、原材料材质、厚度变化、人工操作偏差等因素影响，产品在多道折弯工序后，尺寸公差变动相对较大而在传统制造业工厂中，这样细微且变数极大的钣金缺陷检测主要靠人工识别，存在劳动强度大，工作重复性高，误检率高，产品质量受人为因素影响大的问题。

更不必说，各个工厂生产的钣金件种类繁多、尺寸不一，进一步增加了钣金缺陷检测的工作难度不能稳定、持续、准确且高效的完成钣金缺陷检测工作，导致厂家无法稳定向市场提供可靠的合格产品，无法满足市场需求，这将严重影响工厂的生产效率。

机器视觉在钣金缺陷检测中的应用随着国家加快推进制造强国系列鼓励政策的大力推行，以及人力成本的快速上升，越来越多厂家选择建立应用人工智能技术的数字化、智能化工厂在更多的生产环节上选择让更加稳定准确的机器人参与进来，从而提高生产效率。

而机器视觉作为人工智能重要的前沿技术之一，在钣金缺陷检测方面有得天独厚的优势机器视觉检测技术进行钣金缺陷检测具有非接触、高效、低成本、自动化程度高等优点，在检测钣金件缺陷和防止有缺陷钣金件产品方面有很大价值。

目前，机器视觉检测作为一个具有高投入产出比的应用技术，正在被更多的制造业企业所接受，并通过该技术跨出了迈向“智”造工厂的重要一步以AI视觉技术为核心的解决方案传统制造工厂的钣金缺陷检测环节，在机器视觉检测的帮助下，其检测效率有了质的提升，同时也有效解决了检测标准化难、误检率高等问题。

深眸科技提供的“钣金缺陷检测”AI视觉检测解决方案，基于AI深度学习训练平台和2000多的AI行业模型，可以快速完成钣金缺陷类型的算法模型匹配、数据标注、训练以及产线版本更新，满足生产过程中钣金缺陷类型迭代的同时，使钣金缺陷检测精度达到像素级、识别速度到毫秒级。

汽车零件表面缺陷检测

锂电池极片表面缺陷检测准确率超过99.9%的“火眼金睛”之下，高效率完成大批量的钣金缺陷检测同时，自动上传数据到生产执行系统，为后续大数据分析支撑的生产线效率改善提供数据支持作为工业视觉系统整体解决方案提供商的深眸科技，多年来在多项关键技术上取得持续突破，沉淀了50多项发明专利和200多项软著认证。

并且推动了多项技术在工业企业实际使用场景的具体落地助力工业企业进行智能化转型，实现生产效率的提升，重塑企业核心竞争力，稳步迈入工业4.0阶段

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。