高精度針孔檢測設(shè)備
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2022-07-16 10:12:09 精質(zhì)視覺
在工業(yè)生產(chǎn)中,缺陷和異常的檢測對于保障質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)至關(guān)重要。在許多情況下,人工質(zhì)檢習(xí)慣于在產(chǎn)品下線時對其進行檢查。然而,隨著機器學(xué)習(xí)和人工智能的出現(xiàn),現(xiàn)在可以使用自定義模型來檢測產(chǎn)品中的缺陷和異常。在這篇文章中,我們將探討機器學(xué)習(xí)在視覺檢測中的應(yīng)用,并討論它為制造商提供的一些好處。我們將研究不同行業(yè)的實際應(yīng)用,并了解為什么基于人工智能的視覺檢測在現(xiàn)代制造設(shè)備中越來越受歡迎。
生產(chǎn)線的傳統(tǒng)檢驗
自工業(yè)時代開始以來,制造商一直在使用不同的技術(shù)來監(jiān)控裝配線上的工藝和產(chǎn)品質(zhì)量。早期的產(chǎn)品質(zhì)量檢測主要靠人工來完成。但隨著制造業(yè)規(guī)?;凸I(yè)自動化的發(fā)展,在生產(chǎn)線上監(jiān)控質(zhì)量和檢測問題自然變得越來越困難。質(zhì)檢員很難處理大批量數(shù)量的產(chǎn)品,個人主觀性容易影響檢測結(jié)果。再加上任務(wù)的單調(diào)性、重復(fù)性,會導(dǎo)致疲勞,更是增加出錯的可能。
異常檢測自動化簡介
自動化對制造商來說是一個突破,他們能夠在不影響質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的情況下大幅增加產(chǎn)量。目前的科技水平已經(jīng)能夠在大部分生產(chǎn)流程中實現(xiàn)自動化,包括最容易出錯的任務(wù),如缺陷和異常檢測。科技開發(fā)人員正常改變傳統(tǒng)規(guī)則,用靈活的、自學(xué)習(xí)的和自我改進的方法取代程序化的、適應(yīng)性差的方法。