人工智能檢測(cè)設(shè)備實(shí)現(xiàn)手機(jī)外觀缺陷全自動(dòng)檢測(cè)

2022-11-10 13:26:02 精質(zhì)視覺

　　手機(jī)外觀缺陷檢測(cè)一直是業(yè)界的難題，需要檢測(cè)的缺陷種類繁多且變化多端，主要缺陷包括手機(jī)外殼上出現(xiàn)的污點(diǎn)、劃痕、邊緣缺失、裂紋、水跡水印、氣泡、手指紋、異物、油墨、異色區(qū)分等問題。

　　目前，手機(jī)整機(jī)外觀全檢基本上處于全人工肉眼檢測(cè)的狀態(tài)。由于手機(jī)整機(jī)的精密工業(yè)檢測(cè)需求，使得傳統(tǒng)機(jī)器視覺系統(tǒng)難以通過編程來解決以上這些缺陷檢測(cè)問題。手機(jī)整機(jī)外觀檢測(cè)涉及曲面以及復(fù)雜紋理圖像中細(xì)微劃痕的檢測(cè)需求，只能通過人工肉眼二次復(fù)檢來完成，進(jìn)而增加了額外成本。

　　人工智能手機(jī)整機(jī)外觀全檢設(shè)備

　　基于深度學(xué)習(xí)算法的AI缺陷檢測(cè)顛覆性產(chǎn)品——人工智能手機(jī)整機(jī)外觀全檢設(shè)備，經(jīng)過一年的在線運(yùn)行與驗(yàn)證，已經(jīng)完全達(dá)到了客戶工業(yè)4.0智能生產(chǎn)車間的技術(shù)指標(biāo)要求，這標(biāo)志著困擾行業(yè)多年的手機(jī)整機(jī)外觀全檢難題終于被攻克。

　　人工智能手機(jī)整機(jī)外觀全檢設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了光電、機(jī)械、人工智能深度學(xué)習(xí)算法等領(lǐng)域的系統(tǒng)整合。其檢測(cè)技術(shù)大量結(jié)合核心人工智能深度學(xué)習(xí)算法、光學(xué)原理、圖像處理、運(yùn)動(dòng)控制及精密機(jī)械等技術(shù)，利用光學(xué)方式采集圖像以獲得產(chǎn)品的表面狀態(tài)，以人工智能算法、圖像處理技術(shù)來檢出產(chǎn)品缺陷或圖案異常等，具有高速度、高精度、高穩(wěn)定性等特性，不論是在生產(chǎn)的制程中進(jìn)行監(jiān)測(cè)或進(jìn)行精密品質(zhì)管理，或是在高科技產(chǎn)品的制造與檢驗(yàn)作業(yè)中，這款人工智能設(shè)備都能發(fā)揮重要作用。

　　核心技術(shù)介紹

　　人工智能算法軟件重新定義了AI缺陷檢測(cè)。新技術(shù)的研發(fā)使得缺陷檢測(cè)更精準(zhǔn)、更高效，這次技術(shù)升級(jí)帶來了以下技術(shù)優(yōu)勢(shì)：

　　1、能夠輕松應(yīng)對(duì)頻繁更換檢測(cè)產(chǎn)品的情況，無(wú)需重新建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);

　　2、單一圖片數(shù)據(jù)也可以輕松建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);

　　3、可視化調(diào)試，打開了“黑匣子”，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確度;

　　4、獨(dú)有的自動(dòng)標(biāo)記功能，極大地降低了人工標(biāo)記的時(shí)間;

　　5、新舊產(chǎn)品更替可以平穩(wěn)過度，零對(duì)接時(shí)間;

　　6、利用GPU及算法優(yōu)化提高檢測(cè)速度，可以實(shí)現(xiàn)高速產(chǎn)線的實(shí)時(shí)檢測(cè)(最高速度超過10m/s)

　　相比于傳統(tǒng)機(jī)器視覺檢測(cè)，人工智能深度學(xué)習(xí)算法具有以下幾大優(yōu)勢(shì)：

　　第一，解決了傳統(tǒng)視覺無(wú)法處理的完全無(wú)規(guī)律的復(fù)雜圖像問題;

　　第二，解決了傳統(tǒng)機(jī)器視覺由于抗干擾能力差而造成的漏檢、誤檢率高的問題;

　　第三，解決了傳統(tǒng)視覺中未出現(xiàn)過的缺陷無(wú)法識(shí)別、需要連續(xù)不斷的算法補(bǔ)丁的問題;