東莞市瑞智光電科技有限公司
專(zhuān)注于機(jī)器視覺(jué)、AI人工智能、激光、視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備！
專(zhuān)注于機(jī)器視覺(jué)、AI人工智能、激光、視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備！
2020-11-02 14:56:06 責(zé)任編輯： 瑞智光電 0
手機(jī)外型缺陷檢驗(yàn)一直是業(yè)界的難題，必須檢驗(yàn)的缺陷種類(lèi)繁多且變化多端，要緊缺陷主要包括手機(jī)外殼上浮現(xiàn)的污點(diǎn)、刮痕、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(wèn)題。
目前，手機(jī)整機(jī)外型全檢類(lèi)似上處在全人工肉眼檢驗(yàn)的狀態(tài)。由于手機(jī)整機(jī)的周密工業(yè)檢驗(yàn)要求，使得傳統(tǒng)式視覺(jué)系統(tǒng)系統(tǒng)難以利用編程來(lái)解決之上這些缺陷檢驗(yàn)問(wèn)題。手機(jī)整機(jī)外型檢驗(yàn)涉及曲面和復(fù)雜紋理圖像中細(xì)微刮痕的檢驗(yàn)要求，只能利用人工肉眼二次復(fù)檢來(lái)完成，從而提升了額外成本。
人工智能手機(jī)整機(jī)外型全檢設(shè)備基于深度學(xué)習(xí)算法的AI缺陷檢驗(yàn)顛覆性商品——人工智能手機(jī)整機(jī)外型全檢設(shè)備，利用一年的在線(xiàn)運(yùn)行與檢驗(yàn)，類(lèi)似徹底做到了用戶(hù)工業(yè)4.0智能生產(chǎn)制造車(chē)間的技術(shù)指標(biāo)規(guī)定，這標(biāo)志著困擾行業(yè)領(lǐng)域多年的手機(jī)整機(jī)外型全檢難題終于被攻克。
人工智能手機(jī)整機(jī)外型全檢設(shè)備，完成了光電、機(jī)械設(shè)備、人工智能深度學(xué)習(xí)算法等行業(yè)的系統(tǒng)融合。其檢驗(yàn)技術(shù)大量結(jié)合關(guān)鍵人工智能深度學(xué)習(xí)算法、光學(xué)基本原理、數(shù)字圖像處理、運(yùn)動(dòng)控制及周密機(jī)械設(shè)備等技術(shù)，利用光學(xué)方式收集圖像以得到商品的表面狀態(tài)，以人工智能算法、數(shù)字圖像處理技術(shù)來(lái)檢出商品缺陷或圖案異常等，具有高速度、高精密、高穩(wěn)定性等特性，不論是在生產(chǎn)制造的制程中進(jìn)行監(jiān)測(cè)或進(jìn)行周密質(zhì)量治理，或是在高科技商品的制造與檢測(cè)作業(yè)中，這款人工智能設(shè)備都能發(fā)揮關(guān)鍵功能。
●人工智能檢測(cè)設(shè)備關(guān)鍵技術(shù)介紹
人工智能算法軟件重新定義了AI缺陷檢驗(yàn)。新技術(shù)的研發(fā)使得缺陷檢驗(yàn)更精準(zhǔn)、更高效，這次技術(shù)升級(jí)帶來(lái)了以下技術(shù)優(yōu)勢(shì)：
1、能夠輕松應(yīng)對(duì)頻繁更換檢驗(yàn)商品的情況，無(wú)需重新建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
2、單一圖片數(shù)據(jù)也能夠輕松建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
3、可視化調(diào)節(jié)，打開(kāi)了“黑匣子”，提升檢驗(yàn)的精確度；
4、獨(dú)有的全自動(dòng)標(biāo)記作用，極大地落低了人工標(biāo)記的時(shí)刻；
5、新舊商品更替能夠穩(wěn)定過(guò)度，零對(duì)接時(shí)刻；
6、利用GPU及算法優(yōu)化提升檢驗(yàn)速度，能夠完成高速生產(chǎn)線(xiàn)的實(shí)時(shí)檢驗(yàn)（最高速度超過(guò)10m/s）
相比于傳統(tǒng)式視覺(jué)系統(tǒng)檢驗(yàn)，瑞智光電人工智能深度學(xué)習(xí)算法具有以下幾個(gè)優(yōu)勢(shì)：
第一，解決了傳統(tǒng)式視覺(jué)無(wú)法處理的徹底無(wú)規(guī)律的復(fù)雜圖像問(wèn)題；
第二，解決了傳統(tǒng)式視覺(jué)系統(tǒng)由于抗干擾能力差而造成的漏檢、誤檢率高的問(wèn)題；
第三，解決了傳統(tǒng)式視覺(jué)中未浮現(xiàn)過(guò)的缺陷無(wú)法識(shí)不、必須連續(xù)不斷的算法補(bǔ)丁的問(wèn)題；
第四，解決了傳統(tǒng)式視覺(jué)項(xiàng)目周期普遍很長(zhǎng)、造成檢驗(yàn)速度慢的問(wèn)題；
第五，解決了傳統(tǒng)式視覺(jué)對(duì)硬件環(huán)境依靠較為高的問(wèn)題。
