人工智能檢測設備實現手機外觀缺陷全自動檢測

2022-11-10 13:26:02 精質視覺

　　手機外觀缺陷檢測一直是業(yè)界的難題，需要檢測的缺陷種類繁多且變化多端，主要缺陷包括手機外殼上出現的污點、劃痕、邊緣缺失、裂紋、水跡水印、氣泡、手指紋、異物、油墨、異色區(qū)分等問題。

　　目前，手機整機外觀全檢基本上處于全人工肉眼檢測的狀態(tài)。由于手機整機的精密工業(yè)檢測需求，使得傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)難以通過編程來解決以上這些缺陷檢測問題。手機整機外觀檢測涉及曲面以及復雜紋理圖像中細微劃痕的檢測需求，只能通過人工肉眼二次復檢來完成，進而增加了額外成本。

　　人工智能手機整機外觀全檢設備

　　基于深度學習算法的AI缺陷檢測顛覆性產品——人工智能手機整機外觀全檢設備，經過一年的在線運行與驗證，已經完全達到了客戶工業(yè)4.0智能生產車間的技術指標要求，這標志著困擾行業(yè)多年的手機整機外觀全檢難題終于被攻克。

　　人工智能手機整機外觀全檢設備，實現了光電、機械、人工智能深度學習算法等領域的系統(tǒng)整合。其檢測技術大量結合核心人工智能深度學習算法、光學原理、圖像處理、運動控制及精密機械等技術，利用光學方式采集圖像以獲得產品的表面狀態(tài)，以人工智能算法、圖像處理技術來檢出產品缺陷或圖案異常等，具有高速度、高精度、高穩(wěn)定性等特性，不論是在生產的制程中進行監(jiān)測或進行精密品質管理，或是在高科技產品的制造與檢驗作業(yè)中，這款人工智能設備都能發(fā)揮重要作用。

　　核心技術介紹

　　人工智能算法軟件重新定義了AI缺陷檢測。新技術的研發(fā)使得缺陷檢測更精準、更高效，這次技術升級帶來了以下技術優(yōu)勢：

　　1、能夠輕松應對頻繁更換檢測產品的情況，無需重新建立神經網絡;

　　2、單一圖片數據也可以輕松建立神經網絡;

　　3、可視化調試，打開了“黑匣子”，提高檢測的準確度;

　　4、獨有的自動標記功能，極大地降低了人工標記的時間;

　　5、新舊產品更替可以平穩(wěn)過度，零對接時間;

　　6、利用GPU及算法優(yōu)化提高檢測速度，可以實現高速產線的實時檢測(最高速度超過10m/s)

　　相比于傳統(tǒng)機器視覺檢測，人工智能深度學習算法具有以下幾大優(yōu)勢：

　　第一，解決了傳統(tǒng)視覺無法處理的完全無規(guī)律的復雜圖像問題;

　　第二，解決了傳統(tǒng)機器視覺由于抗干擾能力差而造成的漏檢、誤檢率高的問題;

　　第三，解決了傳統(tǒng)視覺中未出現過的缺陷無法識別、需要連續(xù)不斷的算法補丁的問題;