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深度学习的最大特点在于能够自动学习与任务相适应的特征,在工业缺陷检测中更精确的识别、定位、分类。机器视觉设备能够代替人眼完成检测、测量、判断,具有非接触、可重复、可靠、精度高、连续性、效率高、柔性好等优点。机器视觉与人工智能技术相结合不仅可提高检测速度,降低劳动成本,而且可通过基于人工智能深度学习的方法对产品缺陷进行细致的分类,从而为自动质量检测系统提供可靠的参考数据,因此对企业质量品控具有重要意义。

管纱项目实例分享

系统基于机器视觉检测架构及深度学习框架,实现管纱外观缺陷检测与人工智能相结合;配合高速工业相机、工业光源、机械手臂及自动化设备,实现管纱缺陷的检测与分类,通过实际生产过程中不断的积累外观缺陷数据,逐步提升检测算法的识别精度,实现减员增效。同时,根据外观质量标准进行输出作业,从而形成一个完整的质量检测与包装闭环。

     

检测流程

核心优势:

利用深度学习对图像进行识别与分类

采用卷积神经网络算法具备自主学习能力,通过在实际生产过程中不断累积的外观缺陷数据,不断提高算法识别精度。建立有效的外观缺陷数据库。

效果展示:


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