表面缺陷檢測(cè)設(shè)備—全自動(dòng)光學(xué)篩選機(jī)—視覺(jué)檢測(cè)機(jī)—ALFA檢測(cè)系統(tǒng) |
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在工業(yè)生產(chǎn)中,由于生產(chǎn)和運(yùn)輸環(huán)境中的不可控因素,容易產(chǎn)生劃傷、擠壓和劃傷等缺陷。大多數(shù)缺陷都非常小,甚至很難用肉眼識(shí)別。這些缺陷造成的不良品率極大地制約了行業(yè)的發(fā)展。在中國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)過(guò)程中,產(chǎn)品質(zhì)量應(yīng)銷(xiāo)往歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家,使產(chǎn)品更具競(jìng)爭(zhēng)力。缺陷產(chǎn)品最終不能出現(xiàn)在成品中是不可避免的。一方面,如果可以提前發(fā)現(xiàn)并消除缺陷零件,可以創(chuàng)造成本優(yōu)勢(shì)。另一方面,人工檢測(cè)一般是在強(qiáng)光或顯微鏡下進(jìn)行。人們?nèi)菀灼诤驼`判,對(duì)經(jīng)驗(yàn)的要求也很高,F(xiàn)在在大多數(shù)工廠(chǎng)要找到檢測(cè)人員并不容易。在各種因素的驅(qū)動(dòng)下,自動(dòng)化、智能化的外觀檢測(cè)產(chǎn)生了巨大的市場(chǎng)需求。然而,許多工廠(chǎng)剛剛從人工轉(zhuǎn)向視覺(jué),市場(chǎng)潛力無(wú)限 ![]() 除了人工檢測(cè)外,使用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行缺陷檢測(cè)是最常見(jiàn)的做法,機(jī)器視覺(jué)需要依賴(lài)兩個(gè)部分:硬件模塊和軟件模塊。硬件模塊最重要的功能是圖像采集,軟件模塊主要負(fù)責(zé)圖像處理、分析和檢測(cè)。機(jī)器自動(dòng)外觀檢測(cè)一般采用傳統(tǒng)的視覺(jué)算法方法,主要包括面積分析、顏色提取、差異比較、灰色分析、斑點(diǎn)計(jì)算等,但這些方法依賴(lài)于被測(cè)對(duì)象,存在檢測(cè)效率低、誤檢率高、針對(duì)不同目標(biāo)進(jìn)行有針對(duì)性編碼等問(wèn)題。隨著深度學(xué)習(xí)圖像檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展,尤其是在自動(dòng)特征提取和端到端檢測(cè)方面,它表現(xiàn)出良好的性能,使深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確、快速地從圖像中識(shí)別目標(biāo),并具有較強(qiáng)的魯棒性。因此,基于深度學(xué)習(xí)的圖像檢測(cè)技術(shù)在缺陷檢測(cè)領(lǐng)域受到了越來(lái)越多的關(guān)注 與傳統(tǒng)的需要人工提取特征的方法相比,深度學(xué)習(xí)中的圖像分析操作相對(duì)簡(jiǎn)單。它主要依賴(lài)于深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練的模型。在檢測(cè)過(guò)程中,模型會(huì)根據(jù)訓(xùn)練過(guò)程中自動(dòng)學(xué)習(xí)到的模型特征,對(duì)卷積運(yùn)算提取的圖像特征進(jìn)行檢測(cè)和判斷,然后給出“其他”判斷結(jié)果。在使用深度學(xué)習(xí)的過(guò)程中,省略了人工圖像處理和特征提取的操作,并用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替人來(lái)完成這些操作。此外,對(duì)于復(fù)雜的特征,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將比這些工作中的人更好 ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() 近年來(lái),深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用效果越來(lái)越好,這在很大程度上取決于當(dāng)前信息時(shí)代大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。例如,目前,為了加強(qiáng)社區(qū)內(nèi)外的門(mén)禁管理,許多社區(qū)使用了廣泛使用的人臉識(shí)別設(shè)備,甚至使用了戴口罩的人臉檢測(cè),希望不脫口罩就能識(shí)別居民。如果這樣的設(shè)備要滿(mǎn)足日常使用的需要,就需要服務(wù)器算法中經(jīng)過(guò)適當(dāng)訓(xùn)練的模型的支持,這樣的模型需要大量的人臉數(shù)據(jù)來(lái)饋送。相對(duì)而言,人臉數(shù)據(jù)很容易收集和標(biāo)記。只要將采集設(shè)備設(shè)置在交通量大的區(qū)域,一天就可以采集數(shù)千張人臉照片。對(duì)于人臉照片,普通的標(biāo)記人員可以更好地完成標(biāo)記。然而,在工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng),產(chǎn)量相對(duì)較高,測(cè)試目標(biāo)是專(zhuān)業(yè)的。需要更多的專(zhuān)業(yè)人員來(lái)判斷缺陷內(nèi)容,無(wú)法滿(mǎn)足大量缺陷樣本的采集。由于樣本數(shù)量太少,訓(xùn)練模型時(shí)存在擬合問(wèn)題。因此,為了分析目標(biāo)檢測(cè)中典型算法的優(yōu)缺點(diǎn),為了解決小樣本學(xué)習(xí)過(guò)程中的模型過(guò)擬合問(wèn)題,需要提出靈活的模型網(wǎng)絡(luò)缺陷檢測(cè)算法框架 目前,深度學(xué)習(xí)技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用,在生產(chǎn)線(xiàn)上運(yùn)行正常,效果良好,其中大部分是ALFA深度學(xué)習(xí)軟件,我估計(jì)開(kāi)源深度學(xué)習(xí)算法可能包裝得很好,但實(shí)際情況是幾乎沒(méi)有任何產(chǎn)業(yè)落地,所以所謂的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)標(biāo)簽軟件是一堆雞毛,根本無(wú)法商業(yè)化。由于擁有一整套機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備,它是一套完整的集成產(chǎn)品,包括運(yùn)動(dòng)控制、人機(jī)界面、數(shù)據(jù)管理、機(jī)器視覺(jué)(傳統(tǒng))、機(jī)器視覺(jué)(AI)、機(jī)械設(shè)計(jì)、電氣部件、生產(chǎn)組織管理等因素。不僅解決了人工智能算法的問(wèn)題,你還可以制造機(jī)器或把它做好。它是職業(yè)能力的集合。畢竟,一些細(xì)分領(lǐng)域的檢測(cè)設(shè)備數(shù)量較少,無(wú)法像汽車(chē)那樣大規(guī)模應(yīng)用,以獲得大規(guī)模的資金投入,吸引大量高素質(zhì)人才。自動(dòng)化設(shè)備實(shí)際上是一個(gè)高度專(zhuān)業(yè)化的領(lǐng)域。當(dāng)技術(shù)門(mén)檻很高,收入和待遇持平時(shí),很難吸引985所大學(xué)等大批頂尖人才加入。 AI光學(xué)視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備生產(chǎn)廠(chǎng)家選擇東莞市埃法智能科技有限公司,埃法智能是一家主要從事機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備和自動(dòng)化外觀缺陷檢 |
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