板材缺陷的檢測主要包括以下幾個方面

2022-08-21 10:50:29 精質(zhì)視覺

　　在傳統(tǒng)制造工廠中，這種細小、可變的鈑金缺陷檢測主要依靠人工識別，存在勞動強度大、工作重復性高、誤檢率高、人為因素對產(chǎn)品質(zhì)量影響大等問題。更不用說，不同工廠生產(chǎn)的各種鈑金零件尺寸不同，這進一步增加了鈑金缺陷檢測的難度。

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

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

　　2、鈑金件進行孔徑結(jié)構(gòu)異常;

　　3、鈑金零件的直線度。

　　同時，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。

　　板材缺陷檢測不能穩(wěn)定、連續(xù)、準確、高效地完成，導致生產(chǎn)廠家無法向市場提供可靠、合格的產(chǎn)品，無法滿足市場需求，嚴重影響工廠的生產(chǎn)效率。

　　機器學習視覺在鈑金缺陷進行檢測中的應用

　　隨著國家制造業(yè)力量系列鼓勵政策的加快推進和人力成本的迅速上升，越來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、更精確的機器人參與，以提高生產(chǎn)效率。

　　機器視覺作為人工智能的先進技術(shù)之一，在鈑金缺陷檢測中具有獨特的優(yōu)勢。機器視覺檢測技術(shù)具有非接觸、高效、低成本、自動化程度高等優(yōu)點。它對于檢測缺陷和預防板材產(chǎn)品缺陷具有重要價值。

　　目前，機器視覺檢測作為一項高投入產(chǎn)出比的應用技術(shù)，正在被越來越多的制造企業(yè)所接受，向“智能化”工廠建設(shè)邁出了重要的一步。

　　以AI視覺信息技術(shù)為核心的解決問題方案服務提供商

　　借助機器視覺檢測技術(shù)，定性地提高了傳統(tǒng)制造廠鈑金缺陷檢測的效率，有效地解決了檢測標準化困難、誤報率高等問題。

　　質(zhì)量視覺提供“鈑金缺陷檢測”人工智能視覺檢測解決方案，基于人工智能深度學習培訓平臺和2000多個人工智能行業(yè)模型，可以快速完成算法模型匹配、數(shù)據(jù)注釋、培訓和產(chǎn)品線版本更新，滿足鈑金缺陷類型的迭代過程，鈑金缺陷檢測精度達到像素級，識別速度達到毫秒級。

　　鋰電池極片表面缺陷檢測

　　準確率超過99.9%的“火眼金睛”之下，高效率完成大批量的鈑金缺陷進行檢測。同時，自動上傳相關(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)線效率可以改善學生提供一個數(shù)據(jù)分析支持。

　　作為工業(yè)視覺系統(tǒng)整體解決方案提供商，深眼科技多年來在多項關(guān)鍵技術(shù)上不斷取得突破，擁有50多項發(fā)明專利和200多項軟書認證。