產品名稱
基于深度學習和3D圖像處理的精密加工件外觀缺陷檢測系統
發布時間
2020-06-10
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771
由于精密五金加工工藝特殊、零件形狀復雜,表面存在金屬材質紋理、加工殘留紋路以及加工工藝的干擾,如切削液、油污、電鍍、噴砂、氧化處理不良等。這樣的金屬加工件外觀缺陷難以使用普通2D視覺檢測系統進行高效檢測,檢測準確性和檢測穩定性較差、容易誤判。
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基于深度學習和3D圖像處理的精密加工件外觀缺陷檢測系統創新性結合深度學習以及3D圖像處理辦法,利用非接觸式三維成像完成精密加工件的外觀缺陷檢測,解決行業當中常規人工檢測手段檢測效率低、漏檢率高的問題,能大幅度提高生產效率,更好地控制生產質量,節約大量的檢測勞動力與人力成本。
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創新點一:使用3d圖像深度信息,結合2d圖像處理,與被測對象聯合組成一一對應的缺陷空間,共同識別檢測缺陷,增加缺陷識別檢測的準確性;
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創新點二:在實際工業生產場景上應用深度學習算法,提高缺陷識別準確性,簡化調試和使用過程,能夠快速適應各種工藝變化,達到易用易維護檢測效果又好的要求;
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創新點三:深度學習應用于3D圖像的分析處理。直接聯通三維圖像數據與深度學習算法,使3D圖像不僅單純用于測量以及一些簡單的有無判斷,而且能應用于外觀檢測,彌補了2d圖像處理信息缺失的不足。
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創新點四:豐富的2D/3D圖像軟硬件接口,配合被測金屬五金加工件的形狀、輪廓精度擁有豐富的成像硬件、運動機構以及執行機構的選擇。
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基于深度學習和3D圖像處理的精密加工件外觀缺陷檢測系統已經應用于汽車、電子、軍工等行業,實現了包括發動機缸蓋、缸體、凸輪軸、手機重要零部件、IC插件外觀檢測、連接器、軍民融合產品的外觀缺陷檢測。檢測效果優于傳統的2D檢測,獲得眾多客戶的廣泛認可。
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由于精密五金加工工藝特殊、零件形狀復雜,表面存在金屬材質紋理、加工殘留紋路以及加工工藝的干擾,如切削液、油污、電鍍、噴砂、氧化處理不良等。這樣的金屬加工件外觀缺陷難以使用普通2D視覺檢測系統進行高效檢測,檢測準確性和檢測穩定性較差、容易誤判。 ...