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基于機器視覺的智能機器學習算法

2022-08-08 11:49:08 精質視覺

  表面缺陷檢查的關鍵挑戰(zhàn)之一,即它們是動態(tài)的,這與零部件的加工工藝流程或成形過程有直接關系。當零部件經歷了全部的生產步驟,其中部分表面被噴涂油漆,導致拋光表面成為鏡面反射光。此時撞擊、污漬和劃痕這些缺陷才變得可見,并且令人不安。汽車生產廠商完全不能接受這種缺陷產品。v6z機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

  然而,這種只能在工藝末端才能檢測到的缺陷,成本非常高昂。利用ALFA缺陷檢測模塊,粗糙材料上典型的缺陷,可以通過任何標準照明和矩陣相機獲得的圖像檢測和分類。訓練階段完成后,在一個標準GPU上計算其能在幾毫秒內可靠地識別缺陷,從而實現(xiàn)在線實時檢測。v6z機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

  核心優(yōu)勢:v6z機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

  傳統(tǒng)開發(fā)周期需要經過- 圖像采集研究- 軟件開發(fā)測試研究- 可行性評估測試修改—開發(fā)周期需要60天以上v6z機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

  目前使用ALFA深度學習軟件只需要- 圖像采集測試—開發(fā)周期1天就能出可行性方案加快投入市場時間v6z機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

  結果&性能v6z機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

  強大的檢測:ALFA可以在生產過程的早期階段,可靠地對復雜紋理的表面、鏡面反射和可容忍范圍內的異常圖像缺陷進行檢測和分類。v6z機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

  自學習:檢測過程無需大量仔細調整和優(yōu)化的檢測算法,而是依賴于一個類似人類的方法——學習和應用,并且具有改進的測試一致性和可重復性。v6z機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

  快速&簡單:整個學習具有代表性的圖片樣本庫的過程非常高效,其學習時間小于15分鐘v6z機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

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