高精度针孔检测设备
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2022-11-10 11:00:13
手工检测人力密集的情况在3C、电子、汽车配件、食品这些对产品表面缺陷要求比较高的行业里非常常见，人工视目检查的结果往往是复检率高，而且耗费了极大的时间成本和人力成本。
同时，质检员的培训周期长、招聘困难，在给工厂带来沉重负担的同时，也制约了企业的发展。虽然大部分工厂目前自动化程度逐年提高，但自动化目前还未替代的是质检和装配。
为什么是基于AI深度视觉算法，不用传统法视觉检测技术呢?
产品表面缺陷检是一个复杂的问题，本质上是人类的一种大脑、眼和手的配合，要对物体的形状、颜色的变化，用人脑中经过训练的质检模型去判别，所以传统的光学检验无法有效应用。
智能视觉表面检测技术能解决什么问题，以及和传统视觉检测技术的关键区别是什么呢?
传统视觉技术就是通过大量的公式对特征进行提取和定义，传统视觉，更多偏向于定位和量测，以及规则背景下的缺陷识别。
局限：
提取的特征点有限，缺陷特征的定位有影响;
同时在复杂背景和缺陷下，受算法本身的影响，噪声对特征提取影响非常大，图上，缺陷和脏污相似度非常高，从曲线上看无法寻找到对应的规律，导致缺陷识别困难，结果就是过检率很高。
