高精度針孔檢測設備
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2022-08-21 10:50:29 精質視覺
在傳統制造工廠中，這種細小、可變的鈑金缺陷檢測主要依靠人工識別，存在勞動強度大、工作重復性高、誤檢率高、人為因素對產品質量影響大等問題。 更不用說，不同工廠生產的各種鈑金零件尺寸不同，這進一步增加了鈑金缺陷檢測的難度。
板材缺陷檢測是傳統制造企業生產過程中的一個重要環節。在目前的工藝流程中，板材缺陷的檢測主要包括以下幾個方面:
1、鈑金件表面輕微凹陷/凸起(深度/高度0.12mm以內，長度/寬度1mm以內)劃痕
2、鈑金件進行孔徑結構異常;
3、鈑金零件的直線度。
同時，影響鈑金件加工精度的因素很多，如加工精度、彎曲系數、原材料質量、厚度變化、手工操作偏差等。
板材缺陷檢測不能穩定、連續、準確、高效地完成，導致生產廠家無法向市場提供可靠、合格的產品，無法滿足市場需求，嚴重影響工廠的生產效率。
機器學習視覺在鈑金缺陷進行檢測中的應用
隨著國家制造業力量系列鼓勵政策的加快推進和人力成本的迅速上升，越來越多的制造商選擇采用人工智能技術建立數字化、智能化工廠。 在更多的生產環節選擇更穩定、更精確的機器人參與，以提高生產效率。
機器視覺作為人工智能的先進技術之一，在鈑金缺陷檢測中具有獨特的優勢。機器視覺檢測技術具有非接觸、高效、低成本、自動化程度高等優點。它對于檢測缺陷和預防板材產品缺陷具有重要價值。
目前，機器視覺檢測作為一項高投入產出比的應用技術，正在被越來越多的制造企業所接受，向“智能化”工廠建設邁出了重要的一步。
以AI視覺信息技術為核心的解決問題方案服務提供商
借助機器視覺檢測技術，定性地提高了傳統制造廠鈑金缺陷檢測的效率，有效地解決了檢測標準化困難、誤報率高等問題。
質量視覺提供“鈑金缺陷檢測”人工智能視覺檢測解決方案，基于人工智能深度學習培訓平臺和2000多個人工智能行業模型，可以快速完成算法模型匹配、數據注釋、培訓和產品線版本更新，滿足鈑金缺陷類型的迭代過程，鈑金缺陷檢測精度達到像素級，識別速度達到毫秒級。
鋰電池極片表面缺陷檢測
準確率超過99.9%的“火眼金睛”之下，高效率完成大批量的鈑金缺陷進行檢測。同時，自動上傳相關數據到生產管理執行控制系統，為后續大數據分析技術支撐的生產線效率可以改善學生提供一個數據分析支持。
作為工業視覺系統整體解決方案提供商，深眼科技多年來在多項關鍵技術上不斷取得突破，擁有50多項發明專利和200多項軟書認證。
