機器視覺行業(yè)【工業(yè)檢測】方案

2022-10-26 11:20:36 精質(zhì)視覺

　　機器視覺檢測技術(shù)是現(xiàn)代企業(yè)轉(zhuǎn)型升級為智能制造的必由之路，能夠極大地提高生產(chǎn)效率，提升產(chǎn)品品質(zhì)，增強企業(yè)的市場競爭力。目前國外視覺檢測品牌仍占據(jù)80%中國市場份額，市場前景和發(fā)展空間巨大。

　　【方案概述】

　　利用圖片視頻識別技術(shù)結(jié)合光電子學(xué)、圖像處理、模式識別、3D視覺技術(shù)等多學(xué)科領(lǐng)域，通過光源、工業(yè)相機和圖像采集卡等機器視覺組件，將圖像信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號并進一步處理和分析，可自動檢測多種產(chǎn)品規(guī)格尺寸、角度、面積、缺陷等數(shù)據(jù)，實現(xiàn)瑕疵檢測、目標(biāo)定位、尺寸測量、識別檢測等功能，并可同步將數(shù)據(jù)上傳到生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)，便于后續(xù)大數(shù)據(jù)分析和生產(chǎn)線效率改進。

　　【核心技術(shù)】

　　(1) 圖像高精度的邊緣信息提取用于分辨混合在背景噪聲中的低對比度瑕疵。

　　(2) 運用決策理論和結(jié)構(gòu)方法進行模式識別。

　　(3) 邊緣算法服務(wù)器分布式組網(wǎng)架構(gòu)便于靈活部署和擴展。

　　(4) 構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)簡單特征、建立復(fù)雜特征、學(xué)習(xí)映射并輸出并不斷優(yōu)化。

　　(5) 3D數(shù)據(jù)表面重構(gòu)技術(shù)，還原物體空間信息數(shù)據(jù)。

　　(6) 邊緣算法服務(wù)器分布式組網(wǎng)架構(gòu)便于靈活部署和擴展。

　　【行業(yè)應(yīng)用】

　　視覺工業(yè)檢測可廣泛應(yīng)用于汽車、半導(dǎo)體、3C、食品、物流、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、食品、物流等領(lǐng)域的電子元器件、電路板、物流分揀、汽車手機零部件、病蟲害、包裝溯源、金屬合金件等檢測。

　　【場景舉例】

　　▼識別檢測

　　場景描述

　　統(tǒng)計判斷目標(biāo)物體顏色、大小、位置、數(shù)量、種類、等特征數(shù)據(jù)。

　　技術(shù)優(yōu)勢

　　配合機械臂信號傳輸實現(xiàn)生產(chǎn)線物品自動分類分揀和數(shù)量統(tǒng)計;

　　實現(xiàn)不同特征類型的排線、零部件等安裝排布的位置順序校驗;

　　可自主定義識別條件，支持同時多種條件并行判斷并分類統(tǒng)計。

　　▼尺寸測量

　　場景描述

　　精確測量物體形狀、尺寸、面積、距離、角度、交點、深度等幾何特性并判斷是否在公差范圍內(nèi)。

　　技術(shù)優(yōu)勢

　　支持定點拍攝、移動掃描、三維拼接;

　　高通量測量可同時快速識別多個類型物體;

　　高精度定位圖像中的幾何體元素。

　　▼瑕疵檢測

　　場景描述

　　對物體表面的劃痕、變形、缺料、線路、臟污、斷裂等缺陷問題識別。

　　技術(shù)優(yōu)勢

　　可減少受環(huán)境光照、生產(chǎn)工藝和噪聲等多重干擾影響;

　　重噪音中低對比度圖像中的特征提取，提高真假瑕疵判斷;

　　支持多缺陷學(xué)習(xí)及對不同缺陷集成成像和非預(yù)期缺陷的識別。

　　▼目標(biāo)定位

　　場景描述

　　確定對象物幾何特征點，通過高速掃描精準(zhǔn)定位被檢物體三維坐標(biāo)點。

　　技術(shù)優(yōu)勢

　　可實現(xiàn)多抓取點的計算及動態(tài)路徑規(guī)劃，實時調(diào)整機械臂的路線軌跡;

　　位置確認(rèn)、定位抓取、自動對位裝配，偏移誤差可精確到0.1mm。

　　▼圖文識別

　　場景描述

　　圖文識別：深度學(xué)習(xí)不同類型圖文字符，包括二維碼、文字、數(shù)字、字符等識別校驗。

　　技術(shù)優(yōu)勢

　　支持多種復(fù)雜環(huán)境下的識別;

　　支持多種類型圖文識別，且快速準(zhǔn)確。

　　圖片自主上傳標(biāo)注，一鍵完成算法模型訓(xùn)練、測試和升級;

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