2020-11-02 14:56:06 �(zé)任編輯: 瑞智光電 0
手機(jī)外型缺陷檢驗(yàn)一直是�(yè)界的難題,必須檢�(yàn)的缺陷種類繁多且變化多端,要緊缺陷主要包括手�(jī)外殼上浮�(xiàn)的污�(diǎn)、刮�、邊緣缺失、裂�、水跡水印、氣�、手指紋、異�、油�、異色區(qū)分等�(wèn)��
目前,手�(jī)整機(jī)外型全檢類似上處在全人工肉眼檢驗(yàn)的狀�(tài)。由于手�(jī)整機(jī)的周密工�(yè)檢驗(yàn)要求,使得傳�(tǒng)式視�(jué)系統(tǒng)系統(tǒng)難以利用編程�(lái)解決之上這些缺陷檢驗(yàn)�(wèn)�。手�(jī)整機(jī)外型檢驗(yàn)涉及曲面和復(fù)雜紋理圖像中�(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�(shè)備基于深度學(xué)�(xí)算法的AI缺陷檢驗(yàn)顛覆性商品——人工智能手�(jī)整機(jī)外型全檢�(shè)�,利用一年的在線�(yùn)行與檢驗(yàn),類似徹底做到了用戶工業(yè)4.0智能生產(chǎn)制造車(chē)間的技�(shù)指標(biāo)�(guī)定,這標(biāo)志著困擾行業(yè)�(lǐng)域多年的手機(jī)整機(jī)外型全檢難題終于被攻��
人工智能手機(jī)整機(jī)外型全檢�(shè)�,完成了光電、機(jī)械設(shè)備、人工智能深度學(xué)�(xí)算法等行�(yè)的系�(tǒng)融合。其檢驗(yàn)技�(shù)大量�(jié)合關(guān)鍵人工智能深度學(xué)�(xí)算法、光�(xué)基本原理、數(shù)字圖像處理、運(yùn)�(dòng)控制及周密機(jī)械設(shè)備等技�(shù),利用光�(xué)方式收集圖像以得到商品的表面狀�(tài),以人工智能算法、數(shù)字圖像處理技�(shù)�(lái)檢出商品缺陷或圖案異常等,具有高速度、高精密、高�(wěn)定性等特性,不論是在生產(chǎn)制造的制程中�(jìn)行監(jiān)�(cè)或�(jìn)行周密質(zhì)量治�,或是在高科技商品的制造與檢測(cè)作業(yè)�,這款人工智能�(shè)備都能發(fā)揮關(guān)鍵功能�
�人工智能檢測(cè)�(shè)備關(guān)鍵技�(shù)介紹
人工智能算法軟件重新定義了AI缺陷檢驗(yàn)。新技�(shù)的研�(fā)使得缺陷檢驗(yàn)更精�(zhǔn)、更高效,這次技�(shù)升級(jí)帶來(lái)了以下技�(shù)�(yōu)�(shì)�
1、能夠輕松應(yīng)�(duì)頻繁更換檢驗(yàn)商品的情�,無(wú)需重新建立神經(jīng)�(wǎng)�(luò)�
2、單一圖片�(shù)�(jù)也能夠輕松建立神�(jīng)�(wǎng)�(luò)�
3、可視化�(diào)節(jié),打�(kāi)了“黑匣子�,提升檢�(yàn)的精確度�
4、獨(dú)有的全自�(dòng)�(biāo)記作�,極大地落低了人工標(biāo)記的�(shí)��
5、新舊商品更替能夠穩(wěn)定過(guò)�,零�(duì)接時(shí)刻;
6、利用GPU及算法優(yōu)化提升檢�(yàn)速度,能夠完成高速生�(chǎn)線的�(shí)�(shí)檢驗(yàn)(最高速度超過(guò)10m/s�
相比于傳�(tǒng)式視�(jué)系統(tǒng)檢驗(yàn)�瑞智光電人工智能深度�(xué)�(xí)算法具有以下幾�(gè)�(yōu)�(shì)�
第一,解決了傳統(tǒng)式視�(jué)�(wú)法處理的徹底�(wú)�(guī)律的�(fù)雜圖像問(wèn)��
第二,解決了傳統(tǒng)式視�(jué)系統(tǒng)由于抗干擾能力差而造成的漏�、誤檢率高的�(wèn)題;
第三,解決了傳統(tǒng)式視�(jué)中未浮現(xiàn)�(guò)的缺陷無(wú)法識(shí)�、必須連續(xù)不斷的算法補(bǔ)丁的�(wèn)題;
第四,解決了傳統(tǒng)式視�(jué)�(xiàng)目周期普遍很�(zhǎng)、造成檢驗(yàn)速度慢的�(wèn)��
第五,解決了傳統(tǒng)式視�(jué)�(duì)硬件�(huán)境依靠較為高的問(wèn)題�