基于AI视觉的表面缺陷检测设备优势显著,加速制造业数智化转型

网友投稿 332 2024-02-09


作为生产制造过程中不可缺少的一步,表面缺陷检测广泛应用于工业领域,包括3C电子、芯片半导体、食品医药、木材等行业但随着智能化进程加快,制造工厂生产线的质量检测压力加剧,传统人工表面缺陷检测已经无法满足当前社会较高的检测需求,亟需寻求更高效的检测方式。

基于AI视觉的表面缺陷检测设备优势显著,加速制造业数智化转型

而通过机器视觉技术创新研发的表面缺陷视觉检测设备,能够自动且全面地检测产品表面各种形状和大小的缺陷,包括划痕、裂纹、凹凸、气泡等,实现对制造工业生产线智能化升级及对产品的质量控制检测设备优势明显,制造生产智能化程度提升随着人工智能技术和机器视觉技术的不断发展,表面缺陷检测设备也在持续升级与改进。

深眸科技在传统机器视觉技术的基础上,融合深度学习技术,以提高检测的准确性和稳定性,从而在更广阔的领域中发挥更大的潜力深眸科技研发的基于AI视觉技术的表面缺陷视觉检测设备,通过工业相机捕捉产品的图像信息,再通过图像处理算法进行形态分析和形态检测,实现高效的表面缺陷检测。

同时,该设备以非接触的检测方式,避免对产品的二次污染,还能储存和输出检测数据,便于后续统计和分析,保证了检测结果的稳定性和可靠性表面缺陷视觉检测设备还具有检测速度快、设定灵敏度高、高精度和高鲁棒性等优势,它能够识别出不同形状、大小和深浅的瑕疵,还能实现在不用光照环境下的正常工作,大幅提升生产线的生产效率,提升制造企业的整体竞争力。

落地部署检测场景,自动化检测赋能智能制造由于被测产品在材质、形状、大小等方面存在差异,且在生产过程中,难以将缺陷和背景完全分离,导致缺陷特征不明显,给检测带来了较大的难度深眸科技基于AI视觉的表面缺陷检测设备,通过高性能图像处理算法,能够对产品的外观缺陷进行精准识别和分析,是一种高效、准确、可靠的检测设备,已经被广泛应用于各种工业领域。

交换机钣金外观缺陷检测项目难点:缺陷类型多样化;尺寸差异大,单个相机视野无法覆盖;光学不均匀性使局部检测特征弱;传统视觉建模板频繁,标记难度大,换型困难技术优势:多源图像高精度拼接;多尺度图像目标检测和增强学习技术;采取区域特征图提取、微弱特征增强与特征图像分解等关键算法。

项目效果:有效提升微弱特征在视野中的差异化;增强目标缺陷的纹理特征;提升缺陷的准确识别与反射噪点的抗干扰性;降低产品换型建模的频率,大幅减少用户操作换型工作量气垫梳梳齿外观缺陷检测项目难点:产品颜色多样化,颜色不同反光效果差异大;产品颜色的不确定性,导致打光难度高;不同颜色的长针顶瑞成像效果差异大;一套算法兼容多种颜色,难度很大。

技术优势:利用轮廓仪扫描出产品整体的3D成像方案;采用405nm的短波长激光,大大降低颜色对成像影响;检测精度高,齿针短针超过0.5mm可被检测出来项目效果:实现秒级检测,检测效率提升35%;兼容性高,适配常规的所有尺寸和颜色;检测精度0.5mm,肉眼不易观察到的缺陷也能轻易检出。

综上所述,表面缺陷视觉检测设备在质量检测方面的优势明显,能够为快速发展的智能制造行业提供强大的技术支持深眸科技也将深度挖掘AI机器视觉行业,为工厂提供更多的灵活性和先进性检测设备,保证产品质量的稳定性和精确性。

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