Trong lĩnh vực thị giác máy và kiểm tra tự động, thấu kính công nghiệp, với tư cách là thành phần chính trong hệ thống thu nhận hình ảnh, ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng hình ảnh và hiệu suất hệ thống. Với sự mở rộng liên tục của các ứng dụng thị giác công nghiệp, cách chọn chính xác ống kính công nghiệp dựa trên ba thông số chính là độ phân giải, tốc độ biến dạng và độ sâu trường ảnh đã trở thành tâm điểm của nhiều kỹ sư và công ty.

Khi phải đối mặt với việc phát hiện các khiếm khuyết bề ngoài phức tạp, không đều và nhỏ, sự kết hợp giữa thị giác máy + AI deep learning đang trở thành một công cụ quan trọng cho thế hệ kiểm soát chất lượng tự động mới. Vậy làm thế nào để bạn có được sự kết hợp này? Phần sau đây sẽ giới thiệu chuyên sâu về thị giác máy sử dụng camera thông minh để kiểm tra, cho phép bạn dễ dàng hiểu ứng dụng deep learning trong kiểm tra.

Ngày nay, khi tự động hóa công nghiệp tiếp tục nâng cấp theo hướng phát triển có độ chính xác cao và tốc độ cao, hệ thống thị giác máy đã trở thành thành phần cốt lõi của kiểm soát chất lượng dây chuyền sản xuất và sản xuất thông minh. Tuy nhiên, trong ứng dụng thực tế, hệ thống thị giác thường gặp phải các yếu tố không ổn định từ môi trường, nhiễu điện, rung cơ học và các khía cạnh khác, dẫn đến các vấn đề như chất lượng thu thập hình ảnh giảm, tốc độ nhận dạng không ổn định, truyền dữ liệu bất thường, v.v., ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của dây chuyền sản xuất và độ chính xác phát hiện.

Trong lĩnh vực sản xuất cao cấp và xử lý chính xác, các yêu cầu về độ chính xác phát hiện ngày càng trở nên nghiêm ngặt hơn và các khuyết tật ở cấp độ micron có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến chất lượng sản phẩm. Các phương pháp phát hiện thủ công truyền thống không chỉ kém hiệu quả và dễ bị đánh giá chủ quan mà còn khó đáp ứng các yêu cầu kép về độ chính xác và độ ổn định đối với các phép đo ở mức micron. Do đó, ngày càng nhiều công ty bắt đầu tìm cách xây dựng hệ thống kiểm tra thị giác máy có độ chính xác cao với sự trợ giúp của camera công nghiệp để đạt được các quy trình kiểm soát chất lượng tự động, tiêu chuẩn hóa và có thể theo dõi.