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在線研討會預告:面向高反光産品的外觀瑕疵檢測方案

來源: 类型: 公司動態 時間:2020-09-29 10:32:55

工件外觀瑕疵檢測難點如何破解?
反光、透明材料如何測量?
百老汇官网-首页智能瑕疵檢測有哪些應用範圍?

2020年9月29日下午,百老汇官网-首页測量开发经理刘忠将做客慕尼黑LEAP展主办方举行的主题为“测试测量及智能檢測在电子行业的应用”在线直播钻研会。与大家分享面向高反光产物的外不雅观瑕疵检测方案。


長按以下二維碼或者點擊”閱讀原文”,即可觀看直播。

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會議主題:
産品外觀檢測難點有哪些?如何實現高反射面及透明産品的表面瑕疵檢測?

時間:
2020年9月29日(星期二) 14:00-14:30

演講主題:面向高反光産品的外觀瑕疵檢測方案
講師:劉忠
百老汇官网-首页測量
开发经理(海克斯康先进技术研究中心开发经理,产物外不雅观智能檢測项目负责人。)

海克斯康外觀瑕疵檢測方案

基于AI深度學習算法,按照人腦的判斷理念,來進行學習和缺陷檢測,集快、准、高的特征優勢于一體,廣泛適用于16類瑕疵,10大行業。

學習速度快
針對産品某一類型的瑕疵,輸入10張以上瑕疵樣本,系統通過深度學習成立本身的NG數據庫,從而形成針對該種類缺陷的神經網絡:當被檢測工件通過成像系統,即刻被智能識別、標記和分類。

識別判斷准
Proxima瑕疵檢測軟件可有效的完成高幹擾布景下的缺陷識別和不規律的圖像阐发,達到人眼辨別水准,並且多層神經網絡層對學習模型進行了有效訓練,使得瑕疵檢測率高于傳統檢測方式。

2D玻璃:缺陷识别率:大于98% 漏检率:小于0.5%
金属壳体:缺陷识别率:大于98% 漏检率:小于0.5%

檢測效率高
使用獨立GPU進行圖片處理,可多GUP並行,使得檢測時間可低至毫秒級別。
測量過程中獲取的圖像可以進一步的學習,從而減少優化過程。
配合自動化實現車間在線完成零件外觀瑕疵的OK/NG判斷和分BIN。

 


適用範圍廣

2020年9月29日下午,與您不見不散!