高精度針孔檢測設備
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2022-11-10 11:00:13 精質視覺
手工檢測人力密集的情況在3C、電子、汽車配件、食品這些對產品表面缺陷要求比較高的行業里非常常見，人工視目檢查的結果往往是復檢率高，而且耗費了極大的時間成本和人力成本。
同時，質檢員的培訓周期長、招聘困難，在給工廠帶來沉重負擔的同時，也制約了企業的發展。雖然大部分工廠目前自動化程度逐年提高，但自動化目前還未替代的是質檢和裝配。
為什么是基于AI深度視覺算法，不用傳統法視覺檢測技術呢?
產品表面缺陷檢是一個復雜的問題，本質上是人類的一種大腦、眼和手的配合，要對物體的形狀、顏色的變化，用人腦中經過訓練的質檢模型去判別，所以傳統的光學檢驗無法有效應用。
智能視覺表面檢測技術能解決什么問題，以及和傳統視覺檢測技術的關鍵區別是什么呢?
傳統視覺技術就是通過大量的公式對特征進行提取和定義，傳統視覺，更多偏向于定位和量測，以及規則背景下的缺陷識別。
局限：
提取的特征點有限，缺陷特征的定位有影響;
同時在復雜背景和缺陷下，受算法本身的影響，噪聲對特征提取影響非常大，圖上，缺陷和臟污相似度非常高，從曲線上看無法尋找到對應的規律，導致缺陷識別困難，結果就是過檢率很高。
