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使用(yòng)人工智能(néng)Artificial intelligence（Ai）深度學(xué)习对复杂多(duō)变的产品外观进行有(yǒu)效识别和判断，内建的深度學(xué)习建立多(duō)层神经网络，特殊的图像处理(lǐ)方式和复杂的算法，使缺陷的漏判率可(kě)以达到“零”，解决了多(duō)年来人工判别的漏检和错检问题。其极快的判断速度和高准确性满足在線(xiàn)检测的需求，為(wèi)智能(néng)制造行业的“工业4.0”和“中國(guó)制造2025”提供了可(kě)靠的技术保障。
板材是汽車(chē)、机械制造、化工、航空航天、造船、建筑、装饰等行业不可(kě)缺少的原材料。表面缺陷是指板材在生产加工的过程中,由于工艺或其它各种原因致使表面局部區(qū)域物(wù)理(lǐ)或化學(xué)性质不均匀。常见的表面缺陷有(yǒu)辊印、污渍、划痕、孔洞、漏涂、凹陷、气泡、异物(wù)、剥落等。表面缺陷是原子活性较高的部位,常常成為(wèi)金属腐蚀的始发处,表面缺陷的存在会大大降低零件的抗疲劳强度,有(yǒu)损零件表面的质量,影响机器、仪器的使用(yòng)性能(néng)和寿命,影响其最终产品的性能(néng)和质量。因此及时检测板材表面缺陷,对缺陷进行严重程度评价,对于提高表面质量和产品经济效益有(yǒu)着重要意义。
行业存在明显痛点。传统缺陷检测均在工厂中由人工完成,每个工厂检测相关人员占全员比甚至超过50%,人工成本消耗巨大。同时,工人長(cháng)期在高度注意力集中的情况下,人的视觉疲劳度会大大增加,检测有(yǒu)效性及稳定性也会受到影响。
板材缺陷检测难度较高。在生产線(xiàn)机器高速运转的情况下,很(hěn)多(duō)缺陷由人眼进行识别的难度较高,人眼识别跟不上铝板彩涂的生产速度。
掌握最前沿的机器學(xué)习、深度學(xué)习算法,提供稳定、精确、可(kě)靠的技术服務(wù)
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