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proxima 产品外观质量智能检测系统
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proxima 产品外观质量智能检测系统-凯发官方首页

通过深度学习算法、高级图像处理、模式识别等实现高精度、高效率、高自动化的精准检测,为不同行业用户解决瑕疵检测和尺寸检测提供可靠的凯发在线平台的解决方案。

机器型号:
产品详情

为了契合日趋严苛的瑕疵检测需求,研发出基于深度学习的proxima瑕疵检测软件系统,通过深度神经网络高效地对学习模型进行训练,不断完善机器学习成果的统计分析,精准高效解决产品表面瑕疵检测环节遇到的各种问题。


可检测的主要瑕疵类型:

划痕刀痕崩缺气泡凸起凹痕
擦伤杂质变形崩边白点条纹
黑点皱缩波纹裂纹


产品特色:

1、学习速度——

针对产品的某一类型的外观瑕疵,给系统输入 10 张或更多的瑕疵样本;系统通过深度学习 建立自己的 ng 数据库,从而形成针对该种类 瑕疵的神经网络;当被检测工件通过成像系统, 即可被智能识别、标记和分类。


外观瑕疵&尺寸检测方案(图1)

2、识别判断——

proxima 瑕疵检测软件可有效的完成高干扰背 景下的缺陷识别和不规律的图像分析,达到人 眼辨别水准,并且多层神经网络层对学习模型 进行了有效训练,使得瑕疵检测率高于传统检 测方式

以 2d 玻璃、金属壳体瑕疵检测为例:

·训练数据:100 张不良,100 张合格品

·检测数据:1000 张

·缺陷识别率:大于 98%

·漏检率:小于 0.5%

3、检测效率——

·使用独立 gpu 进行图片处理,可多 gup 并 行,使得检测时间可低至毫秒级别。

·测量过程中获取的图像可以进一步的学习, 从而减少优化过程。

·配合自动化实现车间在线完成零件外观瑕疵 的 ok/ng 判断和分 bin。

4、应用范围——广

智能瑕疵检测应用案例

智能瑕疵检测已被广泛的用于金属器械制造行 业、玻璃制造业、塑料生产行业、电子 & 通 讯行业、汽车行业、太阳能、pcb、薄膜、半 导体等行业……


5、操作难度——

软件界面遵循微软办公标准设计,操作流程只需“标注,训练,检测”三步即可出结果,无需复杂培训就能上手。


外观瑕疵检测系统(图2)


典型案例


·电脑d面标签

·手机中框胶路

·手机背板外壳

·手机背板螺母位置度

·手机薄膜

·手机天线

·手机折叠保护壳

·头戴式耳机

·智能手表外壳

·sim 卡支架 ( 金属件 )

·闪光灯 ( 塑料件 )

·镜头模组支架 ( 金属件 )

·充电器外壳

·充电头 ( 金属件 )

·无线充电器纳米晶

·汽车活塞


外观瑕疵&尺寸检测方案(图2)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图3)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图4)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图5)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图6)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图7)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图8)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图9)


凯发官方首页-凯发在线平台瑕疵检测方案,实现准确高效在线测量

通过专业智能检测项目团队,能为多行业客户提供定制化智能瑕疵检测方案。出色的硬件配置,配合proxima产品外观质量智能检测系统,思瑞瑕疵方案实现高精度、高效率、高自动化在线测量。



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