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深度学习结合传统机器视觉如何助力工业缺陷检测?

深度学习结合传统机器视觉如何助力工业缺陷检测?

如今,工业自动化快速发展,工业4.0的概念已经被提上日程。在产品生产流水线上,对于产品的质量检测,许多企业也逐渐尝试用机器视觉代替人工肉眼进行检测,但时代瞬息万变,神经网络之深度学习这项技术的不断成熟,为产品外观检测带来更多的可能。甚至可以说,深度学习已经彻底改变了机器视觉和人工智能这一领域,许多曾经看起来不可能解决的问题,深度学习都能够解决。

都说,将机器视觉和深度学习结合起来,为企业在运营和投资回报方面提供了强大的手段。那么,深度学习如何做到与传统机器视觉的融合来助力工业缺陷检测呢?

 

图片来源网络

 

虽然传统的机器视觉系统在处理一致且制造精良的部件时能够可靠地运行,但随着例外和缺陷库的增大,算法也会变得越来越有挑战性。换句话说,到了特定的时候,工厂自动化中需要的某些应用将无法再依靠基于规则的机器视觉。

一些传统的机器视觉检测,因为有许多不易被机器识别的变量,所以编程也比较困难,例如:照明、颜色变化、曲面、或视野。因此,深度学习这项技术在产品外观缺陷检测中便发挥了极大的效用。

借助深度学习,可以在生产线上更加一致、更加可靠、且更加快速地完成这些任务。

以外观缺陷检测为例,传统的工业视觉需要由专业的人员对机器进行大量的调试,繁复的调试工作不仅需要大量的工时,同时还需要品管人员进行反复的校核,最终进入产线检测。而深度学习将人类进化的智能和基于规则的传统机器视觉的一致性、可重复性和可扩展性这两种优势结合在一起。

即告诉机器针对每个特定类别的对象需要查找什么。它为每个对象提供了最具描述性和显著的特征。换句话说,神经网络可以发现图像中的潜在模式。

因此,通过端到端的学习,你不再需要手动决定使用哪种传统计算机视觉技术来提取特征,机器可以帮你完成所有的工作。

best365体育app下载以传统机器视觉+深度学习技术为核心,通过工业相机、光源、镜头等设备采集处理图像,辅以自研底层算法,打造稳定高效的视觉系统及解决方案,深度服务于显示面板、半导体、新能源、生物制药等高新技术企业,帮助企业优化作业流程,提升生产效率,缩短投资回报周期,柔性应对生产需求。

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