AIDI应用案例 | 连接器检测收藏

   近年来，AI在我们的生活中随处可见，人工智能正在各个行业被广泛应用工业自动化领域也不例外今天阿丘小rose给大家带来的是工业检测中关于连接器AI检测的实际应用案例    AIDI (Artificial Intelligent Defect Inspection) 是一款基于深度学习的人工智能工业检测平台软件。

集标注、训练、模型调优为一体，用于解决复杂缺陷检测、分类等问题，可适应各类复杂缺陷检测应用场景，具有强大的兼容性    本次的AI检测应用主角——连接器，它的应用十分广泛，尤其是在3C电子、汽车、通讯等领域。

连接器虽然不是设备上的主角，但它是重要的配角如果说IC是设备的心脏，那连接器和数据线缆就是设备的手和脚，手和脚对于设备完整功能的发挥异常重要所以对于连接器的要求也越来越高，逐步向小型化、高密度、高速高频方向发展。

这些就需要连接器更小巧，更精密、完美由此在连接器的生产质检环节中出现了复杂繁琐的检测要求    阿丘科技通过使用AI深度学习检测技术结合传统视觉，经过验证测试，于2019年5月正式上线使用只有连接器的生产适应需求才能得到更好的发展。

● 检测主角：连接器

●连接器小巧多规格并具有它的复杂性：    1.缺陷种类众多    2.缺陷形态多变    3.精密结构件材质多样    4.检测涉及多个表面    5.检测区域背景复杂●连接器缺陷种类多且背景复杂，包括且不限于：

   1.端子区损伤    2.金属壳变形    3.外壳损伤高分辨率成像下的结构件图像特征不一致性更明显●AIDI深度学习算法软件应用过程：    第一步：AIDI团队对给出缺陷进行了归纳分类，针对不同的缺陷类别检测需求给出了相应的AI处理方案；。

   第二步:使用AIDI软件标注工具，将缺陷根据需求进行标注；    第三步：使用AIDI中【快速检测】和【分割】功能模块，实现检测需求    **AIDI深度学习平台软件提供了操作简便、通俗易懂的参数调整界面**。

●AIDI功能模块无需代码编写：可以单独使用，串联使用，也可以与传统算结合使用    **实际视觉检测应用中，可根据场景选择单一模块或多种模块组合的方式进行训练及上线部署**    AIDI拥有更适合工业自动化场景的底层神经网络，基于AIDI核心算法库构建出多种功能模块：。

   · 适应对比度低的缺陷尤其是轻微划伤类缺陷；    · 适应周围纹理复杂的缺陷    · 适应同一种缺陷在不同部位呈现图像不同的情况    · 适应连接器产品多规格的情况●研发团队优化网络结构和卷积过程，加速推理过程。

●同时自动执行计算图优化，减小推理时资源占用    在连接器应用中，产品采用传统机器视觉+深度学习图像处理，其中阿丘科技使用AIDI深度学习算法软件，有效解决大部分缺陷检测需求，缓解人工质检存在的种种问题，为客户提高产品质检效能，得到了客户极大认可，完成批量部署。

   阿丘科技AIDI深度学习团队致力工业自动化领域，解决行业检测、分类等痛点及难点我们提供AI算法模块及工业AI检测视觉系统，同时面向部分终端客户提供完整的产品解决方案    AIDI深度学习技术团队全方位及时响应，缩短客户项目研发周期，优化处理时间和准确率，不断提高客户使用满意度。

深度学习平台软件AIDI可应用于多行业中的多种场景，目前已经在3C、汽车、新能源等领域实现应用落地。

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。