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      產品中心 十年暢銷鑒證匠心智造
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      HxGN Visual Detection人工智能產品瑕疵模型訓練平臺
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      通過深度學習算法、高級圖像處理、模式識別等實現高精度、高效率、高自動化的精準檢測,為不同行業用戶解決瑕疵檢測和尺寸檢測提供可靠的解決方案。

      機器型號:

      產品詳情

      為了契合日趨嚴苛的瑕疵檢測需求,研發出基于深度學習的HxGN Visual Detection瑕疵檢測軟件系統,通過深度神經網絡高效地對學習模型進行訓練,不斷完善機器學習成果的統計分析,精準高效解決產品表面瑕疵檢測環節遇到的各種問題。


      可檢測的主要瑕疵類型有但不限于:

      劃痕刀痕崩缺氣泡凸起凹痕
      擦傷雜質變形崩邊白點條紋
      黑點皺縮波紋裂紋


      產品特色:

      1、學習速度——

      針對產品的某一類型的外觀瑕疵,給系統輸入 10 張或更多的瑕疵樣本;系統通過深度學習 建立自己的 NG 數據庫,從而形成針對該種類 瑕疵的神經網絡;當被檢測工件通過成像系統, 即可被智能識別、標記和分類。


      圖片2.png

      2、識別判斷——

      HxGN Visual Detection 瑕疵檢測軟件可有效的完成高干擾背 景下的缺陷識別和不規律的圖像分析,達到人 眼辨別水準,并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

      以 2D 玻璃、金屬殼體瑕疵檢測為例:

      ·訓練數據:100 張不良,100 張合格品

      ·檢測數據:1000 張

      ·缺陷識別率:大于 98%

      ·漏檢率:小于 0.5%

      3、檢測效率——

      ·使用獨立 GPU 進行圖片處理,可多 GUP 并 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。

      4、應用范圍——

      智能瑕疵檢測應用案例

      智能瑕疵檢測已被廣泛的用于金屬器械制造行 業、玻璃制造業、塑料生產行業、電子 & 通 訊行業、汽車行業、太陽能、PCB、薄膜、半 導體等行業……


      5、操作難度——

      軟件界面遵循微軟辦公標準設計,操作流程只需“標注,訓練,檢測”三步即可出結果,無需復雜培訓就能上手。


      外觀瑕疵檢測系統(圖2)


      典型案例


      ·電腦D面標簽

      ·手機中框膠路

      ·手機背板外殼

      ·手機背板螺母位置度

      ·手機薄膜

      ·手機天線

      ·手機折疊保護殼

      ·頭戴式耳機

      ·智能手表外殼

      ·SIM 卡支架 ( 金屬件 )

      ·閃光燈 ( 塑料件 )

      ·鏡頭模組支架 ( 金屬件 )

      ·充電器外殼

      ·充電頭 ( 金屬件 )

      ·無線充電器納米晶

      ·汽車活塞


      外觀瑕疵&尺寸檢測方案(圖2)

      外觀瑕疵&尺寸檢測方案(圖3)

      外觀瑕疵&尺寸檢測方案(圖4)

      外觀瑕疵&尺寸檢測方案(圖5)

      外觀瑕疵&尺寸檢測方案(圖6)

      外觀瑕疵&尺寸檢測方案(圖7)

      外觀瑕疵&尺寸檢測方案(圖8)

      外觀瑕疵&尺寸檢測方案(圖9)


      思瑞瑕疵檢測方案,實現準確高效在線測量

      通過專業智能檢測項目團隊,能為多行業客戶提供定制化智能瑕疵檢測方案。出色的硬件配置,配合HxGN Visual Detection產品外觀質量智能檢測系統,思瑞瑕疵方案實現高精度、高效率、高自動化在線測量。



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