高精度針孔檢測設(shè)備
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2022-08-18 11:44:19 精質(zhì)視覺
隨著計算機技術(shù)、信息技術(shù)、電子技術(shù)、傳感器技術(shù)和仿生技術(shù)等的發(fā)展，機器視覺檢測也必將得到迅速的發(fā)展。
與其他提供定制化服務(wù)的視覺解決方案商不同，精質(zhì)視覺智能率先掀起提供標準化的機器視覺低代碼協(xié)同開發(fā)平臺。
因為機器視覺檢測方法的落地，需要很強的技術(shù)綜合能力和團隊配合：硬件上包含相機、鏡頭、光源、工控機、GPU的選型和現(xiàn)場部署;軟件上包含2D視覺、3D視覺和深度學習算法開發(fā)，同時要與電氣工程師的通訊聯(lián)調(diào)，機械工程師的圖紙設(shè)計相配合，技術(shù)難度極高;在針對具體場景的整體解決方案，又無通用性可言，種種因素造成機器視覺應用開發(fā)成本高、周期長、人效低的困局，大大限制了機器視覺的規(guī)?；瘧谩?span style="display:none">a5w機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺
所以，精質(zhì)視覺在產(chǎn)品形態(tài)和商業(yè)模式上做了很多顛覆式創(chuàng)新，將傳統(tǒng)PC-Based的軟件形態(tài)，升級為云端SaaS形態(tài)，從而在行業(yè)內(nèi)大范圍積累數(shù)據(jù)，自研圖像自生成、圖像超分辨率等算法，完美支持小樣本開發(fā)，通過數(shù)據(jù)讓產(chǎn)品更加“傻瓜化”，方便工程師使用。
機器視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)中，圖像處理和分析算法是重要的內(nèi)容，通常的流程包括圖像的預處理、目標區(qū)域的分割、特征提取和選擇及缺陷的識別分類。
精質(zhì)視覺自主研發(fā)深度學習引擎，只需標注，即可把人工經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為AI算法，支持100+特征類型并行檢測，在表面缺陷檢測中，不同缺陷的種類復雜、同類缺陷的差異較大的難題迎刃而解，并且最快處理速度高達10ms，準確率高達99%以上。
通過自動化、智能化的表面缺陷檢測方法，分析缺陷產(chǎn)生的原因，不僅可以使得生產(chǎn)線的維護工作更具有針對性，有效降低維護成本和檢修成本。
同時，也能夠幫助企業(yè)更好地掌握產(chǎn)品質(zhì)量分布狀況，尋找質(zhì)量薄弱環(huán)節(jié)，降低產(chǎn)品質(zhì)量波動，形成生產(chǎn)和質(zhì)量提升的閉環(huán)控制。
但機器視覺表面檢測比較復雜，涉及眾多學科和理論，因此構(gòu)建機器視覺檢測系統(tǒng)還要進一步通過研究生物視覺機理來完善，使檢測進一步向自動化和智能化方向發(fā)展。
