AI視覺檢測代替人工檢測實現(xiàn)了非接觸、高效率、高精度的檢測優(yōu)勢,在工業(yè)檢測中成為一種剛需。它通過相機拍照獲取圖像、對圖像進行識別、處理從而達到檢測的目的。機器視覺可自動識別被測產(chǎn)品表面的缺陷,如金屬外觀不良檢測、印刷電路板缺陷檢測等。AI視覺為人類解放生產(chǎn)力提供了重要的支撐,使現(xiàn)代的生產(chǎn)制造更加地智能化、自動化。帶動了企業(yè)生產(chǎn)效益的提升,進而為整體經(jīng)濟的上漲貢獻了巨大的力量,經(jīng)濟與科技相互反饋,AI視覺在未來將有更多的拓展性、與更高的先進性。新一代AI視覺檢測系統(tǒng),實現(xiàn)真正的AI技術(shù)。湖南遠程操控AOI檢測
幾乎所有產(chǎn)品都需要檢測,而人工檢測存在著較多的弊端,人工檢測準(zhǔn)確性低,長時間工作的話,準(zhǔn)確性更是無法保證,而且檢測速度慢,容易影響整個生產(chǎn)過程的效率。因此,機器視覺在圖像檢測的應(yīng)用方面也非常的廣,例如:硬幣邊緣字符的檢測。2000年10月新發(fā)行的第五套人民幣中,壹圓硬幣的側(cè)邊增強了防偽功能,鑒于生產(chǎn)過程的嚴(yán)格控制要求,在造幣的一道工序上安裝了視覺檢測系統(tǒng);印刷過程中的套色定位以及較色檢查、包裝過程中的飲料瓶蓋的印刷質(zhì)量檢查,產(chǎn)品包裝上的條碼和字符識別等;玻璃瓶的缺陷檢測。山東離線AOI升級換代傳統(tǒng)AOI檢測(抽顏色比對)。
AI視覺在很大程度上提升了測量目標(biāo)的準(zhǔn)確性,人眼分辨識別的能力往往有限,對于極其微小的外觀缺陷識別檢測上具有一定的難度,甚至無法實現(xiàn),但是這些不足 ,AI視覺都可以彌補,比如它對于微米級的缺陷目標(biāo)檢測可一步到位。人眼識別的速度與機器的速度對比也有很大的區(qū)別,人眼的識別能力使得它識別的速度被限定,AI視覺系統(tǒng)通過它強悍的機構(gòu)驅(qū)動,快速移動掃描,搭載高精密相機,以及硬件涉施,閃速抓拍,能夠完成精確快速的識別。
愛為視新一代智能插件AOI,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、先進深度學(xué)習(xí)模型,計算機視覺、圖形圖像處理等技術(shù),解決AOI 編程復(fù)雜、誤報多的行業(yè)痛點,提供插件爐前錯、漏、反、多、歪斜等缺陷檢測方案。其具有無需設(shè)置參數(shù)、軟件輔助極速建模、無需專業(yè)操作人員,支持器件局部檢測等中心優(yōu)勢;中心優(yōu)勢:一、軟件輔助建模:極速建模,一鍵智能搜索80多種器件;二、無需設(shè)置參數(shù):1.采用智能算法、自動框圖比例高;2.無需抽色、無需調(diào)飽和度、色相、無需調(diào)容忍度、閾值;三、無需專業(yè)操作人員:1.傻瓜式操作,2.會操作電腦的產(chǎn)線員工即可使用;四、支持局部檢測:支持器件本體大部分特征相同局部有差異的器件檢測深度學(xué)習(xí)中計算機模型可以直接從圖像、文本、聲音來學(xué)習(xí)執(zhí)行分類任務(wù)。
局部檢測:支持器件局部檢測;
SPC功能與數(shù)據(jù)輸出:不良分類統(tǒng)計柏拉圖,趨勢圖多維度展示;可實時追溯導(dǎo)出生產(chǎn)數(shù)據(jù);
畫面顯示:1、主圖畫面動態(tài)與靜態(tài)結(jié)合,便于員工觀察;2、根據(jù)底板顏色可以自由選擇器件框顏色,適應(yīng)各種顏色底板;
條碼識別:支持識別一維碼(128碼),二維碼(QR/DM碼);
追溯:可實時輸出。支持按條碼、二維碼、機型、時間等維度追溯;
NG板停線功能:支持流水線啟??刂?;
多拼板檢測:支持多拼板檢測;
替代料添加:支持替代料添加; 插件爐前檢測可以利用數(shù)據(jù)庫實時保存檢測的狀態(tài)和結(jié)果,幫助、分析產(chǎn)品出錯和誤檢原因。江西新一代智能AOI升級換代
機器視覺系統(tǒng)在半導(dǎo)體行業(yè)的使用早在20幾年前便已開始。湖南遠程操控AOI檢測
深度學(xué)習(xí)的工作流程大致可概括為標(biāo)注、訓(xùn)練和推理。首先,人工收集和采集圖像,標(biāo)注特征,形成數(shù)據(jù);然后,將這些數(shù)據(jù)喂給計算機,讓計算機進行訓(xùn)練,生成網(wǎng)絡(luò)進行評估,如果這個網(wǎng)絡(luò)的性能符合要求,就可以上線,實現(xiàn)檢測。網(wǎng)絡(luò)在上線之后,會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)又可以變成新的樣本,通過加入數(shù)據(jù),進行迭代優(yōu)化,讓網(wǎng)絡(luò)和檢測系統(tǒng)越來越好。在深度學(xué)習(xí)的過程中,建立一個高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集非常關(guān)鍵。高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對于成功部署深度學(xué)習(xí)解決方案至關(guān)重要,邊緣情況或者標(biāo)記不當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù),會使網(wǎng)絡(luò)混亂,而標(biāo)記良好、內(nèi)部一致的數(shù)據(jù)集的效果會更佳,訓(xùn)練圖像必須在其所表示的類別中具備典型,訓(xùn)練圖像樣式必須盡量貼近系統(tǒng)部署時會遇到的圖像。湖南遠程操控AOI檢測
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