<del id="tpp7p"></del>

            <big id="tpp7p"><strike id="tpp7p"><span id="tpp7p"></span></strike></big>
            <pre id="tpp7p"></pre>
            <pre id="tpp7p"></pre>

            數之聯深度學習在AOI上的創新應用——追光AI-AOI
            來源:未知 作者:數之聯 發布時間: 2022-03-24 346次瀏覽
            當前傳統AOI雖為主流,但伴隨著工廠對工藝日益極致的要求,操作更簡單、誤判率更低,搭載深度學習算法的AOI會更加適應市場需求。

            在智能制造過程中,機器視覺是實現工業自動化和智能化的必要手段,相當于為機器裝上了眼睛與大腦。機器視覺具有高度自動化、高效率、高精度等優點,但是隨著自動化工業的進一步深入,傳統機器視覺在缺陷檢測方面的局限性逐漸顯露。


            無法分析無規律圖像、檢測精確度較低、實現自動化檢測進入壁壘高等等,這些都成為制約智能制造向縱深發展的重要因素。某些傳統的機器視覺檢測,因為有許多不易被機器識別的變量,所以編程也比較困難,例如照明、顏色變化、視野等。


            DIP工藝波峰焊爐后檢測中尤為凸顯,缺陷種類多,形態復雜,焊點的形態千變萬化,基于OK規則的傳統算法疲于應付,傳統AOI在實際檢測中,會普遍存在以下核心痛點:


            (1)操作復雜、調試時間長。波峰焊的焊點形態變化大,傳統算法需針對每一類焊點進行調試,大大增加了調試時間。同時,還對人員的熟練程度有要求,一旦人員流動,難以延續設備檢測效果,從而影響生產效率。


            (2)誤判高。傳統算法難以兼容焊點的多形態特征,誤判比較高,大大增加了操作員復判的工作量。過多的誤判,操作員容易疲勞,漏檢的風險隨之增加。



            圖1 形態各異的焊點圖像


            使用傳統算法,不管從顏色提取、灰度計算還是模板匹配等,操作人員可能都不得不為每一類焊點制作一個OK規格,這樣就會耗費較多的調試時間。隨著例外和缺陷庫的增大,算法也會變得越來越有挑戰性。換句話說,到了特定的時候,工廠自動化中需要的某些應用將無法再依靠基于規則的機器視覺。



            基于深度學習的AOI

            ?

            而借助深度學習這項技術便可以達到另一種效果:生產線上更加一致、更加可靠且更快速地完成任務。數之聯追光 AI-AOI是一款基于深度學習,核心采用自研深度學習目標檢測與異常檢測框架的產品,該產品檢出率可達99.99%,誤判率低于3000PPM。


            于深度學習的焊點識別


            該產品通過行業收集的海量缺陷圖片數據,高效訓練出深度學習神經網絡模型,可自動從圖片中提取缺陷特征,有效解決傳統算法無法提取關鍵缺陷特征的問題。通過AI模型,自動識別焊點位置,一個檢測框即可覆蓋各類缺陷的檢測,大大縮短了調試時間。10分鐘之內便可完成程序的制作。


            ?

            圖2?自動搜索焊點位置


            基于深度學習的焊點識別,追光AI-AOI可精準定位缺陷位置,對多種形態各異的焊點做出準確的判斷,解決傳統算法僅對缺陷進行OK/NG粗分類問題。

            ?

            ?圖3?缺陷類型


            算法特點


            固定形狀的傳統卷積核,難以應對多樣復雜的檢測場景。數之聯使用的可變卷積通過偏移改變了感受野的范圍,感受野成了一個多邊形,更好的捕捉缺陷的特征信息。

            ?

            圖4智能識別各類焊點缺陷


            產品亮點


            更簡單的人機交互:傳統算法調參復雜、上手困難,拉高了企業招聘難度,深度學習模型下人機交互快速簡單,新人可2小時快速上手。


            更細致的缺陷識別:基于深度學習的檢測算法比傳統機器視覺檢測具有更高的檢測精度,其中檢出率可以達到99.99%,誤判率低于3000PPM。


            更精準的缺陷分類:基于深度學習的焊點識別告別粗分類。

            ?

            縱觀行業發展,將SMT-AOI用作DIP-AOI存在一些問題,也不方便調試。當前傳統AOI雖為主流,但伴隨著工廠對工藝日益極致的要求,操作更簡單、誤判率更低,搭載深度學習算法的AOI會更加適應市場需求。助力中國制造2025,全面推動智能智造向更高水平發展,數之聯會一直致力于為工廠提供降本增效的解決方案。

            資源中心

            新聞資訊

            公司新聞

            媒體報道

            品牌活動

            關于我們

            加入我們

            合作熱線:028-86661321-817

            川公網安備 51010702001879號        成都數之聯科技股份有限公司 Copyright? 2022, unionbigdata.com. All rights reserved         蜀ICP備13021642號-5

            專業服務

            讓制造更智能、城市更智慧

            通用

            敏捷智能BI平臺

            分布式智能AI平臺

            智慧工業

            智慧監管

            智慧法院

            泛自然資源

            智慧工業

            智慧監管

            智慧法院

            泛自然資源

            國土資源大數據解決方案

            智慧應急大數據解決方案

            生態河湖大數據解決方案

            更多

            實現感知、傳輸、協同、決策等綜合運營管理能力,優化資源配置、降低運營成本、提高運營效率。

            由點至面、循序漸進的構建釀酒生產大數據分析應用體系;圍繞酒業營銷構建從營銷效能到消費轉化的全鏈分析體系。

            智慧軍事大數據解決方案

            專業服務

            關于我們

            智慧工業

            新聞資訊

            公司新聞

            媒體報道

            品牌活動

            智慧監管

            智慧法院

            泛自然資源

            建立比較完備的林業各類信息資源數據庫,滿足部門、政府日常數據需求和交互使用。

            更多案例

            核心關鍵詞:工業AI檢測,數據資產管理,司法數據中臺,遙感大數據,OI設備

            两个人的BD日本,亚洲N∨中文字幕在线,男人把j伸入女人p视频无遮挡
            <del id="tpp7p"></del>

                      <big id="tpp7p"><strike id="tpp7p"><span id="tpp7p"></span></strike></big>
                      <pre id="tpp7p"></pre>
                      <pre id="tpp7p"></pre>

                      <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <文本链> <文本链> <文本链> <文本链> <文本链> <文本链>