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PROXIMA 产品外观质量智能检测系统
PROXIMA 产品外观质量智能检测系统
PROXIMA 产品外观质量智能检测系统

PROXIMA 产品外观质量智能检测系统

通过深度学习算法、高级图像处理、模式识别等实现高精度、高效率、高自动化的精准检测,为不同行业用户解决瑕疵检测和尺寸检测提供可靠的解决方案。

机器型号:
产品详情

为了契合日趋严苛的瑕疵检测需求,研发出基于深度学习的Proxima瑕疵检测软件系统,通过深度神经网络高效地对学习模型进行训练,不断完善机器学习成果的统计分析,精准高效解决产品表面瑕疵检测环节遇到的各种问题。


可检测的主要瑕疵类型:

划痕刀痕崩缺气泡凸起凹痕
擦伤杂质变形崩边白点条纹
黑点皱缩波纹裂纹


产品特色:

1、学习速度——

针对产品的某一类型的外观瑕疵,给系统输入 10 张或更多的瑕疵样本;系统通过深度学习 建立自己的 NG 数据库,从而形成针对该种类 瑕疵的神经网络;当被检测工件通过成像系统, 即可被智能识别、标记和分类。


外观瑕疵&尺寸检测方案(图1)

2、识别判断——

Proxima 瑕疵检测软件可有效的完成高干扰背 景下的缺陷识别和不规律的图像分析,达到人 眼辨别水准,并且多层神经网络层对学习模型 进行了有效训练,使得瑕疵检测率高于传统检 测方式

以 2D 玻璃、金属壳体瑕疵检测为例:

·训练数据:100 张不良,100 张合格品

·检测数据:1000 张

·缺陷识别率:大于 98%

·漏检率:小于 0.5%

3、检测效率——

·使用独立 GPU 进行图片处理,可多 GUP 并 行,使得检测时间可低至毫秒级别。

·测量过程中获取的图像可以进一步的学习, 从而减少优化过程。

·配合自动化实现车间在线完成零件外观瑕疵 的 OK/NG 判断和分 BIN。

4、应用范围——广

智能瑕疵检测应用案例

智能瑕疵检测已被广泛的用于金属器械制造行 业、玻璃制造业、塑料生产行业、电子 & 通 讯行业、汽车行业、太阳能、PCB、薄膜、半 导体等行业……


5、操作难度——

软件界面遵循微软办公标准设计,操作流程只需“标注,训练,检测”三步即可出结果,无需复杂培训就能上手。


外观瑕疵检测系统(图2)


典型案例


·电脑D面标签

·手机中框胶路

·手机背板外壳

·手机背板螺母位置度

·手机薄膜

·手机天线

·手机折叠保护壳

·头戴式耳机

·智能手表外壳

·SIM 卡支架 ( 金属件 )

·闪光灯 ( 塑料件 )

·镜头模组支架 ( 金属件 )

·充电器外壳

·充电头 ( 金属件 )

·无线充电器纳米晶

·汽车活塞


外观瑕疵&尺寸检测方案(图2)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图3)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图4)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图5)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图6)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图7)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图8)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图9)


思瑞瑕疵检测方案,实现准确高效在线测量

通过专业智能检测项目团队,能为多行业客户提供定制化智能瑕疵检测方案。出色的硬件配置,配合Proxima产品外观质量智能检测系统,思瑞瑕疵方案实现高精度、高效率、高自动化在线测量。



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