Наскільки важливу роль можуть відігравати ШІ та машинний зір у перевірці зовнішнього вигляду?

Обробна промисловість продовжує розвивати механізоване та високоефективне виробництво, і традиційні системи візуального контролю поступово виявляють свої обмеження. У разі виявлення складних, нестандартних і дрібних дефектів зовнішнього вигляду поєднання машинного зору та глибокого навчання ШІ стає важливим інструментом для нового покоління автоматизованого контролю якості. Отже, як отримати цю комбінацію? Нижче подано поглиблений вступ до впровадження машинного зору.Інтелектуальне виявлення камери дозволяє легко зрозуміти застосування глибокого навчання для виявлення.

Від «видимого» до «зрозумілого»: глибоке навчання змінює розпізнавання зовнішнього вигляду

Традиційна візуальна перевірка покладається на фіксовані правила, такі як відтінки сірого, контрастність, краї та інші алгоритми, щоб визначити, чи продукт кваліфікований. Однак для виробів із неправильною формою дефектів, складною текстурою або сильним фоновим перешкодам цей метод часто може призвести до пропусків виявлення або неправильної оцінки, що серйозно впливає на надійність виявлення.

Алгоритм глибокого навчання розумних камер вивчає дефекти на основі даних. Завдяки навчанню на великій кількості зразків зображень модель може ідентифікувати складні форми дефектів, невеликі зміни та навіть аномальні текстури, досягаючи справді «зрозумілого» інтелектуального розпізнавання.

Запис про застосування: виявлення подряпин на корпусі в електронній промисловості 3C

Якщо взяти як приклад компанії-виробники електроніки 3C, то під час перевірки поверхні після лиття під тиском корпусів мобільних телефонів завжди були проблемні точки: є різні типи подряпин, а деякі незначні подряпини дуже близькі до нормальної текстури. Ефективність ручної перевірки низька, рівень помилкового виявлення високий, а традиційні візуальні алгоритми важко стабільно ідентифікувати.

Ми рекомендуємо підприємствам використовувати інтелектуальні камери + рішення візуального алгоритму глибокого навчання, оснащені промисловими камерами високої роздільної здатності та навчальними платформами ШІ. Тренування моделі можна завершити, використовуючи лише сотні анотованих зображень. Під час фактичного розгортання точність розпізнавання досягла понад 98%, а частота помилкових тривог зменшилася до менш ніж 2%, що ефективно покращує рівень автоматизації всієї лінії.

Чому глибоке навчання підходить для виявлення дефектів?

Висока адаптивність: може працювати зі складним фоном і неструктурованими дефектами, такими як масляні плями, ямки, подряпини тощо.

Менше правил: не потрібно вручну встановлювати складну логіку виявлення, що скорочує час налагодження.

Безперервне навчання: модель продовжує навчатися та постійно оптимізує ефективність виявлення.

Широке застосування: підходить для виявлення поверхні різних матеріалів, таких як метал, пластик, скло, друкована плата, кераміка тощо.

Ключ до розгортання: співпраця програмного та апаратного забезпечення + накопичення даних

Успішне застосування систем бачення глибокого навчання невіддільне від спільного проектування програмного та апаратного забезпечення та накопичення ресурсів даних. Ми надаємо клієнтам повний набір рішень від високоточних промислових камер, налаштованих систем джерел світла, платформ промислових алгоритмів до ланцюжків інструментів для розробки моделей ШІ, щоб забезпечити безперервність і ефективність системи контролю за різних робочих умов.

Крім того, у нас також є професійна команда візуальних інженерів, які допомагають клієнтам завершити збір даних, анотації, навчання, розгортання та подальшу оптимізацію для забезпечення безперешкодної реалізації проекту.

Майбутні тенденції: граничний інтелект + мультимодальний синтез

З розвитком обчислювальних платформ моделі глибокого навчання також розгортаються на краю. У поєднанні з мультимодальним введенням (RGB, глибина, інфрачервоне випромінювання тощо) можна досягти більш повного та точного виявлення зовнішнього вигляду, що дало потужний поштовх інтелектуальному виробництву.

Виявлення дефектів зовнішнього вигляду є ключем до контролю якості. Оскільки технології машинного зору та штучного інтелекту продовжують розвиватися, рішення для виявлення на основі глибокого навчання стають важливим способом для великих виробничих компаній досягти інтелектуальних оновлень.

Якщо ви зіткнулися з такими проблемами, як низька ефективність виявлення дефектів і високий рівень помилкового виявлення, ласкаво просимоЗв’яжіться з нами , щоб отримати індивідуальні рішення для глибокого навчання та разом рухатися до нової ери високоякісного виробництва.