高精度針孔檢測設(shè)備
More >>
2023-01-09 11:12:50 精質(zhì)視覺
根據(jù)工信部《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》，到 2025 年規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)基本普及數(shù)字化，智能制造裝備國內(nèi)滿足率超 70%。隨著我國工業(yè)制造領(lǐng)域的自動化和智能化程度的加深，工業(yè)生產(chǎn)已經(jīng)進(jìn)入了大規(guī)模制造時代，機(jī)器視覺將得到更廣闊的發(fā)展空間。
但隨著競爭激烈的市場環(huán)境與爆發(fā)性的產(chǎn)能爬升，給機(jī)器視覺企業(yè)提出新的挑戰(zhàn)，各生產(chǎn)企業(yè)對檢測精度、檢測速度、圖像傳輸、缺陷分析等領(lǐng)域要求愈發(fā)嚴(yán)苛。企業(yè)對于視覺檢測的要求不再是簡單的”0-1“構(gòu)建，而是開始思考能否通過技術(shù)革新的手段，突破傳統(tǒng)檢測的桎梏，創(chuàng)新視覺檢測方案，進(jìn)一步幫助新增產(chǎn)能快速落地。
在機(jī)器視覺檢測中，傳統(tǒng)的檢測算法，底層邏輯在于，在指定區(qū)域找亮度、顏色差異，并據(jù)此來判斷異物的大小或形狀等，而伴隨著工藝革新和缺陷檢測新需求持續(xù)升級，傳統(tǒng)的視覺檢測算法在很多工藝段中已經(jīng)不能滿足視覺檢測的新需求。
二、案例解析
以鋰電行業(yè)電池包藍(lán)膜后外觀檢測為例，作為鋰電池電芯段后半段工藝至關(guān)重要的一環(huán)，由于藍(lán)膜的厚度小，而且表面具有反光的一些特性，在生產(chǎn)過程中容易出現(xiàn)劃痕、破損、褶皺等缺陷，而且在包藍(lán)膜的過程中，容易產(chǎn)生一些新的缺陷，難以界定其形態(tài)邊緣;檢測區(qū)移動頻繁，缺陷位置具有隨機(jī)性，傳統(tǒng)算法在檢測上有很大的弊端，因此，一直是行業(yè)的痛點(diǎn)和難點(diǎn)問題。
作為機(jī)器視覺企業(yè)，精質(zhì)視覺依托自研底層算法的優(yōu)勢，創(chuàng)新檢測方案，將傳統(tǒng)的2D/3D/2.5D檢測算法與AI深度學(xué)習(xí)算法深度融合，形成技術(shù)Know How(技術(shù)訣竅)，結(jié)合公司在項(xiàng)目落地應(yīng)用形成行業(yè)Know How，最終突破傳統(tǒng)檢測技術(shù)桎梏，使得檢測效果達(dá)成了一個質(zhì)的飛越，而用AI賦能智能制造，也為機(jī)器視覺檢測產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，提供了范式化的視覺檢測方案。
精質(zhì)視覺以2.5D+AI的檢測方案，在鋰電池包藍(lán)膜后外觀檢測過程中，達(dá)到了一個良好的檢測效果：
1、采用的2.5D成像技術(shù)，通過一次拍攝可同時獲得不同方向和不同顏色組合的多張圖片，如背光、暗場、明場、交叉光照明，不僅檢測速度快，同時節(jié)省設(shè)備和場地空間，機(jī)臺成本節(jié)省最大75% 。
2、通過自研的圖象融合算法，可將多張圖片生成一張形狀凹凸、帶有紋理的圖片，相當(dāng)于通過 2D 的手段達(dá)成近似 3D 的檢測效果;2.5D成像技術(shù)還能消除反光、陰影和環(huán)境光的影響，解決 2D 成像對比度低，定位、檢測不穩(wěn)定的問題，性價比高，達(dá)到 2D 成像達(dá)不到的效果。
3、融合了AI檢測技術(shù)極大提升缺陷檢測系統(tǒng)的性能，搭載深度學(xué)習(xí)算法，支持小樣本學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)淺析，可以讓缺陷分類更準(zhǔn)確和精細(xì)化 ，能夠兼顧效率和效果，獲得更佳的性價比。
而且這個2.5D+AI的解決方案，兼顧效率和效果以及高性價比，在熱壓后電芯外觀缺陷檢測、圓柱電池外觀檢測、軟包電池外觀檢測等也得到使用，效果良好。
三、行業(yè)態(tài)勢
面對制造行業(yè)各類新產(chǎn)線的檢測新需求以及激烈的市場競爭，機(jī)器視覺檢測勢必會從單一的保障質(zhì)檢安全升級到更高要求的“又快又好”，機(jī)器視覺企業(yè)要始終對檢測方案前沿創(chuàng)新形成快速響應(yīng)，能夠基于行業(yè)態(tài)勢，保持著鉆研與創(chuàng)新的精神，和各生產(chǎn)企業(yè)一同高速發(fā)展追趕市場節(jié)奏。
精質(zhì)視覺用 AI、深度學(xué)習(xí)的檢測技術(shù)打破傳統(tǒng)技術(shù)的壁壘，完成新檢測需求的模型建立，并且能基于客戶具體產(chǎn)線問題調(diào)整，進(jìn)行具體視覺方案優(yōu)化，最終幫助快速完成產(chǎn)線上量生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)能有效提升，而在未來，精質(zhì)視覺會將機(jī)器視覺AI能力進(jìn)一步賦能到工業(yè)生產(chǎn)過程中，為生產(chǎn)企業(yè)的安全、高效、高質(zhì)量發(fā)展保駕護(hù)航。
