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在產(chǎn)品質(zhì)量外觀檢測(cè)的世界里,人眼只能辨別那些大于0.5毫米大小的瑕疵還伴著巨大的誤判風(fēng)險(xiǎn)
在產(chǎn)品質(zhì)量外觀檢測(cè)的世界里,人眼只能辨別那些大于 0.5 毫米大小的瑕疵還伴著巨大的誤判風(fēng)險(xiǎn)。隨著工作時(shí)間的延長(zhǎng),眼睛的疲勞和衰老更加增加了誤判的風(fēng)險(xiǎn)。而傳統(tǒng)的機(jī)器視覺檢測(cè)在圖像處理和瑕疵定位等方面有所欠缺,導(dǎo)致瑕疵檢測(cè)的準(zhǔn)確率低,性能不穩(wěn)定,而且對(duì)于流水線實(shí)現(xiàn)智能自動(dòng)檢測(cè)非常有難度。由此可見,無(wú)論是傳統(tǒng)的機(jī)器視覺檢測(cè),還是“肉眼"檢測(cè)產(chǎn)品外觀質(zhì)量的能力和效率以及準(zhǔn)確率和范圍都是非常有限的。
深度學(xué)習(xí)的思想源自于“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)",從大腦中汲取靈感,模擬人腦分析問題機(jī)制并建立分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)建模塊是人工神經(jīng)元-模仿人類大腦神經(jīng)元。正如大腦數(shù)十億個(gè)神經(jīng)元神經(jīng)元分布在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾個(gè)層中,之間有數(shù)萬(wàn)個(gè)連接,深度學(xué)習(xí)模型涉及大量的計(jì)算單元,它們彼此交互時(shí)對(duì)所建模數(shù)據(jù)潛在分布的多層表征進(jìn)行自主學(xué)習(xí)。
為了契合日趨嚴(yán)苛的高效高標(biāo)準(zhǔn)瑕疵檢測(cè)需求,??怂箍底灾餮邪l(fā)基于深度學(xué)習(xí)的Proxima瑕疵檢測(cè)軟件系統(tǒng),解決客戶在產(chǎn)品表面瑕疵檢測(cè)環(huán)節(jié)遇到的各種問題。
Proxima 可檢測(cè)的主要瑕疵類型有:
劃痕 刀痕 崩缺 氣泡 凸起 凹痕 擦傷 雜質(zhì) 變形 崩邊 白點(diǎn) 條紋 黑點(diǎn) 皺縮 波紋 裂紋
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