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不用写算法的机器视觉外观检测软件

--让自动化检测更加简便

2018/7/9 9:18:54

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  • 关键词: 外观缺陷检测 机器视觉
  • 摘要:目前很多的机器视觉外观检测都是需要用到大量的算法操作,对于一部分的新手工程师来说并不友好,就算是老练的工程师在这方面也耗费时间比较多。那么在这种情况下突破这瓶颈呢?

机器视觉,如今对于中国制造业来说,已经不是一个陌生的名词。众所周知,早在10多年前,机器视觉就被引入中国,但是在很长的一段时间里,其产品和技术一直难以普及。伴随着中国制造业的蓬勃发展,机器视觉产业在中国市场度过了发展的最初时期,经过一段时间的推广,机器视觉已逐渐为广大客户所熟知,而且应用范围也开始扩大。大规模的应用领域由最初的电子、制药等行业,逐步扩展到包装、汽车等领域,并且在交通、印刷等行业也有许多的应用。

一方面,全球化竞争加剧以及中国人力成本、原材料成本的上涨,使得中国制造业正面临着种种挑战。为了在世界市场中进行竞争,制造业不能一直依赖于廉价劳动力,必须实现高效率、高生产率以及高质量,要想实现这样的目标,中国制造业必须不断地改进检测方法和检测手段,使产品在质量和精度上一个新的台阶,而这也正是机器视觉产品的发展机遇。

另一方面,虽然中国机器视觉增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度,但中国机器视觉市场仍处于起步阶段。机器视觉产品目前已经开始在多个行业实现了应用,但是占比仍然不高。随着中国配套基础建设的完善,技术、资金的积累,各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求将广泛出现。

但目前很多的机器视觉外观检测都是需要用到大量的算法操作,对于一部分的新手工程师来说并不友好,就算是老练的工程师在这方面也耗费时间比较多。对于工业生产来说这并不是想要的理想结果。那么在这种情况下突破这瓶颈呢?

在这东莞埃法智能科技有限公司的《ALFA深度学习机器视觉外观缺陷检测系统软件》可以帮到您,它是一款不用写算法的,使用深度学习开发的检测软件。只要是图像能够体现的缺陷,都是可以检测出来。

在刚开始检测一个新的项目,只需要采集几百到一千的图像数据,在这些图像数据上面标记缺陷种类,然后进行一轮训练。训练过后再放进一批新的样品图,会发现检测率相当的高,一开始就可以保持在95%~98%左右。在训练次数越多的情况下,检测率是可以无限接近100%的。

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。

比起传统算法,它优势在于不用写算法,且更简便,更精准,更高效。

审核编辑(王静)

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