板材缺陷的檢測(cè)主要包括以下幾個(gè)方面

2022-08-21 10:50:29 精質(zhì)視覺(jué)

　　在傳統(tǒng)制造工廠中，這種細(xì)小、可變的鈑金缺陷檢測(cè)主要依靠人工識(shí)別，存在勞動(dòng)強(qiáng)度大、工作重復(fù)性高、誤檢率高、人為因素對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量影響大等問(wèn)題。更不用說(shuō)，不同工廠生產(chǎn)的各種鈑金零件尺寸不同，這進(jìn)一步增加了鈑金缺陷檢測(cè)的難度。

　　板材缺陷檢測(cè)是傳統(tǒng)制造企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。在目前的工藝流程中，板材缺陷的檢測(cè)主要包括以下幾個(gè)方面:

　　1、鈑金件表面輕微凹陷/凸起(深度/高度0.12mm以內(nèi)，長(zhǎng)度/寬度1mm以內(nèi))劃痕

　　2、鈑金件進(jìn)行孔徑結(jié)構(gòu)異常;

　　3、鈑金零件的直線度。

　　同時(shí)，影響鈑金件加工精度的因素很多，如加工精度、彎曲系數(shù)、原材料質(zhì)量、厚度變化、手工操作偏差等。

　　板材缺陷檢測(cè)不能穩(wěn)定、連續(xù)、準(zhǔn)確、高效地完成，導(dǎo)致生產(chǎn)廠家無(wú)法向市場(chǎng)提供可靠、合格的產(chǎn)品，無(wú)法滿足市場(chǎng)需求，嚴(yán)重影響工廠的生產(chǎn)效率。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)視覺(jué)在鈑金缺陷進(jìn)行檢測(cè)中的應(yīng)用

　　隨著國(guó)家制造業(yè)力量系列鼓勵(lì)政策的加快推進(jìn)和人力成本的迅速上升，越來(lái)越多的制造商選擇采用人工智能技術(shù)建立數(shù)字化、智能化工廠。在更多的生產(chǎn)環(huán)節(jié)選擇更穩(wěn)定、更精確的機(jī)器人參與，以提高生產(chǎn)效率。

　　機(jī)器視覺(jué)作為人工智能的先進(jìn)技術(shù)之一，在鈑金缺陷檢測(cè)中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)具有非接觸、高效、低成本、自動(dòng)化程度高等優(yōu)點(diǎn)。它對(duì)于檢測(cè)缺陷和預(yù)防板材產(chǎn)品缺陷具有重要價(jià)值。

　　目前，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)作為一項(xiàng)高投入產(chǎn)出比的應(yīng)用技術(shù)，正在被越來(lái)越多的制造企業(yè)所接受，向“智能化”工廠建設(shè)邁出了重要的一步。

　　以AI視覺(jué)信息技術(shù)為核心的解決問(wèn)題方案服務(wù)提供商

　　借助機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)，定性地提高了傳統(tǒng)制造廠鈑金缺陷檢測(cè)的效率，有效地解決了檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)化困難、誤報(bào)率高等問(wèn)題。

　　質(zhì)量視覺(jué)提供“鈑金缺陷檢測(cè)”人工智能視覺(jué)檢測(cè)解決方案，基于人工智能深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)平臺(tái)和2000多個(gè)人工智能行業(yè)模型，可以快速完成算法模型匹配、數(shù)據(jù)注釋、培訓(xùn)和產(chǎn)品線版本更新，滿足鈑金缺陷類型的迭代過(guò)程，鈑金缺陷檢測(cè)精度達(dá)到像素級(jí)，識(shí)別速度達(dá)到毫秒級(jí)。

　　鋰電池極片表面缺陷檢測(cè)

　　準(zhǔn)確率超過(guò)99.9%的“火眼金睛”之下，高效率完成大批量的鈑金缺陷進(jìn)行檢測(cè)。同時(shí)，自動(dòng)上傳相關(guān)數(shù)據(jù)到生產(chǎn)管理執(zhí)行控制系統(tǒng)，為后續(xù)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)支撐的生產(chǎn)線效率可以改善學(xué)生提供一個(gè)數(shù)據(jù)分析支持。

　　作為工業(yè)視覺(jué)系統(tǒng)整體解決方案提供商，深眼科技多年來(lái)在多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)上不斷取得突破，擁有50多項(xiàng)發(fā)明專利和200多項(xiàng)軟書(shū)認(rèn)證。