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機器視覺檢測設(shè)備中的外觀缺陷檢測難點分析

作者:未知    發(fā)布時間:2021-11-18     瀏覽次數(shù) :0


  隨著技術(shù)的進步和生產(chǎn)制造業(yè)的需求不斷提高,傳統(tǒng)老舊的光學(xué)篩選機檢測技術(shù)已經(jīng)不能跟上時代的需要了,相信很多人都會覺得光學(xué)篩選機相機取像質(zhì)量太差而不能檢測,如果按照常規(guī)的算法去分割處理顯然確實不容易檢測。

  無錫精質(zhì)智能裝備有限公司擁有強大的研發(fā)實力,尤其在軟件研發(fā)上不論是資金投入還是成果轉(zhuǎn)化率都是遙遙領(lǐng)先于同行的,每年公司利潤的40%都會投入到研發(fā)當中去。近年來不斷研發(fā)團對算法組不斷的推出一些智能檢測算法,尤其是在機器自學(xué)習領(lǐng)域,取得很多實用性很強的技術(shù)成果。

  取出一副圖像,乍一看沒有任何缺陷,仔細一看缺陷很多,而且每種缺陷類型還不一樣,這是一個讓人頭疼的問題,怎么才能把這些隱蔽性缺陷一一識別出來呢,這正是重點關(guān)住的一個領(lǐng)域。人工智能說點通俗點就是讓機器設(shè)備像人一樣的去思考問題,去學(xué)習一些的新的知識來提高機器設(shè)備自身的工作能力。

  在一些復(fù)雜的圖像中尋找出目標圖像特征,這就需要機器設(shè)備有一定的主動分析能力,因為未知的圖像特征不斷的出現(xiàn),我們不好去一一限定,為了能找出這些特征,就需要光學(xué)篩選機的大腦具備一定的主動分析、主動識別能力。

  下面圖像中用采用無錫精質(zhì)智能裝備有限公司最新智能檢測軟件可比傳統(tǒng)檢測軟件檢出率提高30%,可大大提高光學(xué)篩選機的效率。

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