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机器视觉缺陷检测--外观检测软件

--人工智能外观缺陷检测软件

2018/6/5 10:31:38

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  • 关键词: 外观检测 机器视觉 缺陷检测
  • 摘要:ALFA基于机器视觉的智能机器学习算法,已经通过现场测试优化和可靠的验证。在机器视觉领域里拥有非常现代化算法的,可以范围检测的可靠的视觉软件。

ALFA基于机器视觉的智能机器学习算法,并且已经通过现场测试、 优化和可靠的验证。目前成功的应用是在医药、 汽车、 纺织、 印刷、新能源电池, 手机 和制表行业。可实现纺织品外观检测,五金加工件检测,移印检测,太阳能板检测,焊缝检测等多方应用是一款在机器视觉领域里,拥有非常现代化算法的,可以范围检测,可靠的视觉软件。此外,ALFA的蓝色模块提供了特征探测和OCR,绿色模块可以对样本进行分类,而红色模块则可以帮助我们识别图像中缺陷。

ALFA软件使用神经网络算法,模块化地解决机器视觉的各种问题,真正让人工智能走入机器视觉领域。ALFA让每一台自动化设备有了大脑,有了像人一样的学习能力,可以在不断工作中积累经验,越干经验越丰富,结果越来越精准,实现真正意义上的机器替代人,必将掀起新一轮的产业变革。


利用ALFA缺陷检测模块工具的管理模式和ALFA分类模块的自动化检测与分类,将会使汽车行业的金属零部件检测变得非常简单。

首先需要收集大量的零部件检测图片做为学习样本库,其中包括正常品和残次品,每种残次品的检测图片至少包含一组以上。样本库中的样本越多,学习效果越好,后续的检测也会越准确。

接下来ALFA软件通过图片样本库进行训练学习,并产生检测的参照模型,这个学习过程只需要不到10分钟,具体学习取决于电脑的硬件配置。

最后即可将ALFA用于实际的检测中。

缺陷案例

2:缺陷检测案例。

如图2所示,软件算法通过一组有代表性的注释图像,以及已知的好样本进行自我训练后,学习系统自动集成上下文信息,形成一个可靠的形状和纹理的模型,用于校对检测。结果显示,之前难以被识别的缺陷,都可以被准确地检测到:撞击和刮伤被视为异常,因为它们有一个纹理区域偏离了预期的设定值,即撞击和刮伤面积超出了容忍偏差。

粗糙金属板

表面缺陷检查的关键挑战之一,即它们是动态的,这与零部件的加工工艺流程或成形过程有直接关系。当零部件经历了全部的生产步骤,其中部分表面被喷涂油漆,导致抛光表面成为镜面反射光。如图3所示,此时撞击、污渍和划痕这些缺陷才变得可见,并且令人不安。汽车生产厂商完全不能接受这种缺陷产品。

然而,这种只能在工艺末端才能检测到的缺陷,成本非常高昂。利用ALFA缺陷检测模块,粗糙材料上典型的缺陷,可以通过任何标准照明和矩阵相机获得的图像检测和分类。训练阶段完成后,在一个标准GPU上计算其能在几毫秒内可靠地识别缺陷,从而实现在线实时检测。


图3:粗糙金属板表面的撞击、污渍和划痕检测实例。

核心优势:

传统开发周期需要经过- 图像采集研究- 软件开发测试研究- 可行性评估测试修改—开发周期需要60天以上

目前使用ALFA深度学习软件只需要- 图像采集测试—开发周期1天就能出可行性方案加快投入市场时间

结果&性能

强大的检测:ALFA可以在生产过程的早期阶段,可靠地对复杂纹理的表面、镜面反射和可容忍范围内的异常图像缺陷进行检测和分类。

自学习:检测过程无需大量仔细调整和优化的检测算法,而是依赖于一个类似人类的方法——学习和应用,并且具有改进的测试一致性和可重复性。

快速&简单:整个学习具有代表性的图片样本库的过程非常高效,其学习时间小于15分钟

审核编辑(王静)

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