高精度針孔檢測設(shè)備
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2022-11-10 11:00:13 精質(zhì)視覺
手工檢測人力密集的情況在3C、電子、汽車配件、食品這些對產(chǎn)品表面缺陷要求比較高的行業(yè)里非常常見，人工視目檢查的結(jié)果往往是復(fù)檢率高，而且耗費(fèi)了極大的時間成本和人力成本。
同時，質(zhì)檢員的培訓(xùn)周期長、招聘困難，在給工廠帶來沉重負(fù)擔(dān)的同時，也制約了企業(yè)的發(fā)展。雖然大部分工廠目前自動化程度逐年提高，但自動化目前還未替代的是質(zhì)檢和裝配。
為什么是基于AI深度視覺算法，不用傳統(tǒng)法視覺檢測技術(shù)呢?
產(chǎn)品表面缺陷檢是一個復(fù)雜的問題，本質(zhì)上是人類的一種大腦、眼和手的配合，要對物體的形狀、顏色的變化，用人腦中經(jīng)過訓(xùn)練的質(zhì)檢模型去判別，所以傳統(tǒng)的光學(xué)檢驗(yàn)無法有效應(yīng)用。
智能視覺表面檢測技術(shù)能解決什么問題，以及和傳統(tǒng)視覺檢測技術(shù)的關(guān)鍵區(qū)別是什么呢?
傳統(tǒng)視覺技術(shù)就是通過大量的公式對特征進(jìn)行提取和定義，傳統(tǒng)視覺，更多偏向于定位和量測，以及規(guī)則背景下的缺陷識別。
局限：
提取的特征點(diǎn)有限，缺陷特征的定位有影響;
同時在復(fù)雜背景和缺陷下，受算法本身的影響，噪聲對特征提取影響非常大，圖上，缺陷和臟污相似度非常高，從曲線上看無法尋找到對應(yīng)的規(guī)律，導(dǎo)致缺陷識別困難，結(jié)果就是過檢率很高。
