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          人工智能

          智能外觀檢測系統
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          深度學的特點在于能夠自動學習與任務相適應的特征,在工業缺陷檢測中更精確的識別、定位、分類。機器視覺設備能夠代替人眼完成檢測、測量、判斷,具有非接觸、可重復、可靠、精度高、連續性、效率高、柔性好等優點。機器視覺與人工智能技術相結合不僅可提高檢測速度,降低勞動成本,而且可通過基于人工智能深度學習的方法對產品缺陷進行細致的分類,從而為自動質量檢測系統提供可靠的參考數據,因此對企業質量品控具有重要意義。

          管紗項目實例分享

          系統基于機器視覺檢測架構及深度學習框架,實現管紗外觀缺陷檢測與人工智能相結合;配合高速工業相機、工業光源、機械手臂及自動化設備,實現管紗缺陷的檢測與分類,通過實際生產過程中不斷的積累外觀缺陷數據,逐步提升檢測算法的識別精度,實現減員增效。同時,根據外觀質量標準進行輸出作業,從而形成一個完整的質量檢測與包裝閉環。

           

               

          檢測流程

          核心優勢:

          利用深度學習對圖像進行識別與分類

          采用卷積神經網絡算法具備自主學習能力,通過在實際生產過程中不斷累積的外觀缺陷數據,不斷提高算法識別精度。建立有效的外觀缺陷數據庫。

          效果展示:

           

           

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