隨著工業智能化的迅速發展,視覺檢測技術已越來越成熟,應用領域已非常廣泛。采用視覺檢測技術進行工業缺陷檢測具有非接觸、高效、低成本、自動化程度高等優點,在檢測缺陷和防止缺陷產品方面具有不可估量的價值。機器視覺作為實現自動化、智能化檢測的核心技術,越來越受到工業企業的關注和重視。

AI視覺檢測,邁向智能制造的第一步

目前,越來越多的制造企業正在朝著智能制造的方向前進。而AI視覺檢測,作為一個重要、有效,又具有高投入產出比的應用場景,正受到眾多制造企業的歡迎,作為它們邁向智能制造的關鍵一步,甚至是第一步。

傳統工廠中,電子行業產品多采用人工質量檢測,面臨著檢測效率低、職業技能要求高、經驗依賴度高、檢測標準量化難、誤檢率高等嚴峻問題。隨著AI機器視覺技術逐步成熟,這些問題都得到了有效解決。

“簡單來說機器視覺相當于人類視覺在機器上的延伸。通過運用圖片/視頻識別技術,就可自動檢測多種規格尺寸、角度、面積等數據。”在深眸科技AI技術總監看來,將機器視覺應用在產品的質量檢測上,不僅具有高度自動化、高效率、高精度等優點,同時也解決了檢測環境非標難題,并且實現了真正意義上工廠向“智能化”升級。通過機器視覺技術,輸出的檢測結果,對比預設標準條件計算出產品特征數據差異,從而實現自動識別、檢測、預警功能。同時,數據可自動上傳到生產執行系統,便于后續大數據分析和生產線效率改善。

讓機器和人分別從事自己更擅長的事,機器檢測代替了傳統的人工,與人工質量檢測相比,AI工業視覺檢測不僅提高了質檢效率,大批量檢測可以快速完成,加快了工廠的產品生產速度;另外正確率接近百分百,實現從‘低端質檢’向‘高端智檢’轉變,全面提升中國質檢產業效率與產品品質。

鈑金缺陷檢測的火眼金睛,準確率超99.9%

近年來,杭州人工智能綜合實力在不斷提升,2021年還成功獲批創建國家人工智能創新應用先導區,其中不乏人工智能產業的創新發展。作為國家高新技術企業的深眸科技,專注于解決傳統工業視覺難題,致力于把AI視覺系統帶入每一條產線,為制造業帶來福音。

在鈑金缺陷檢測上,通過深眸科技的AI視覺檢測解決方案,“火眼金睛”下,產品瑕疵一覽無余。

鈑金零部件加工環節多,受設備加工精度、折彎系數、原材料材質、厚度變化、人工操作偏差等因素影響,產品在多道折彎工序后,尺寸公差變動相對較大,傳統的人工存在無法準確識別缺陷的問題,此外依賴額外輔助工具檢測導致效率低下。

深眸科技提供的“鈑金缺陷檢測”解決方案,基于AI深度學習訓練平臺和2000多的AI行業模型,可以快速完成缺陷類型的算法模型匹配、數據標注、訓練以及產線版本更新,滿足生產過程中缺陷類型迭代的同時,使缺陷檢測精度到達像素級、識別速度到毫秒級,幫助工廠實現智能化轉型,提高質檢正確率,降低生產成本,落實工業4.0。

“將AI視覺檢測系統融入到更多產業的生產線上,實現降本增效。”多年來,深眸科技在多項關鍵技術能力上取得持續突破,沉淀了50多項發明專利和200多項軟著認證,在AI算法、圖像采集、數據分析、深度學習、操作系統等方面形成持續迭代的領先閉環,在家電、紡織、3c、新能源、食品、醫藥、物流等行業不斷推出功能優越、引領行業的解決方案,并實現系統應用的場景落地。