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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

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。

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,还能实现在不同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。

(图片来源于网络,若有侵权请联系删除)

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