机器视觉行业【工业检测】方案

2022-10-26 11:20:36

　　机器视觉检测技术是现代企业转型升级为智能制造的必由之路，能够极大地提高生产效率，提升产品品质，增强企业的市场竞争力。目前国外视觉检测品牌仍占据80%中国市场份额，市场前景和发展空间巨大。

　　【方案概述】

　　利用图片视频识别技术结合光电子学、图像处理、模式识别、3D视觉技术等多学科领域，通过光源、工业相机和图像采集卡等机器视觉组件，将图像信号转化为数字信号并进一步处理和分析，可自动检测多种产品规格尺寸、角度、面积、缺陷等数据，实现瑕疵检测、目标定位、尺寸测量、识别检测等功能，并可同步将数据上传到生产执行系统，便于后续大数据分析和生产线效率改进。

　　【核心技术】

　　(1) 图像高精度的边缘信息提取用于分辨混合在背景噪声中的低对比度瑕疵。

　　(2) 运用决策理论和结构方法进行模式识别。

　　(3) 边缘算法服务器分布式组网架构便于灵活部署和扩展。

　　(4) 构建深度神经网络学习简单特征、建立复杂特征、学习映射并输出并不断优化。

　　(5) 3D数据表面重构技术，还原物体空间信息数据。

　　(6) 边缘算法服务器分布式组网架构便于灵活部署和扩展。

　　【行业应用】

　　视觉工业检测可广泛应用于汽车、半导体、3C、食品、物流、医疗、农业、食品、物流等领域的电子元器件、电路板、物流分拣、汽车手机零部件、病虫害、包装溯源、金属合金件等检测。

　　【场景举例】

　　▼识别检测

　　场景描述

　　统计判断目标物体颜色、大小、位置、数量、种类、等特征数据。

　　技术优势

　　配合机械臂信号传输实现生产线物品自动分类分拣和数量统计;

　　实现不同特征类型的排线、零部件等安装排布的位置顺序校验;

　　可自主定义识别条件，支持同时多种条件并行判断并分类统计。

　　▼尺寸测量

　　场景描述

　　精确测量物体形状、尺寸、面积、距离、角度、交点、深度等几何特性并判断是否在公差范围内。

　　技术优势

　　支持定点拍摄、移动扫描、三维拼接;

　　高通量测量可同时快速识别多个类型物体;

　　高精度定位图像中的几何体元素。

　　▼瑕疵检测

　　场景描述

　　对物体表面的划痕、变形、缺料、线路、脏污、断裂等缺陷问题识别。

　　技术优势

　　可减少受环境光照、生产工艺和噪声等多重干扰影响;

　　重噪音中低对比度图像中的特征提取，提高真假瑕疵判断;

　　支持多缺陷学习及对不同缺陷集成成像和非预期缺陷的识别。

　　▼目标定位

　　场景描述

　　确定对象物几何特征点，通过高速扫描精准定位被检物体三维坐标点。

　　技术优势

　　可实现多抓取点的计算及动态路径规划，实时调整机械臂的路线轨迹;

　　位置确认、定位抓取、自动对位装配，偏移误差可精确到0.1mm。

　　▼图文识别

　　场景描述

　　图文识别：深度学习不同类型图文字符，包括二维码、文字、数字、字符等识别校验。

　　技术优势

　　支持多种复杂环境下的识别;

　　支持多种类型图文识别，且快速准确。

　　图片自主上传标注，一键完成算法模型训练、测试和升级;

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