基于机器视觉的智能机器学习算法

2022-08-08 11:49:08

　　表面缺陷检查的关键挑战之一，即它们是动态的，这与零部件的加工工艺流程或成形过程有直接关系。当零部件经历了全部的生产步骤，其中部分表面被喷涂油漆，导致抛光表面成为镜面反射光。此时撞击、污渍和划痕这些缺陷才变得可见，并且令人不安。汽车生产厂商完全不能接受这种缺陷产品。

　　然而，这种只能在工艺末端才能检测到的缺陷，成本非常高昂。利用ALFA缺陷检测模块，粗糙材料上典型的缺陷，可以通过任何标准照明和矩阵相机获得的图像检测和分类。训练阶段完成后，在一个标准GPU上计算其能在几毫秒内可靠地识别缺陷，从而实现在线实时检测。

　　核心优势：

　　传统开发周期需要经过- 图像采集研究- 软件开发测试研究- 可行性评估测试修改—开发周期需要60天以上

　　目前使用ALFA深度学习软件只需要- 图像采集测试—开发周期1天就能出可行性方案加快投入市场时间

　　结果&性能

　　强大的检测：ALFA可以在生产过程的早期阶段，可靠地对复杂纹理的表面、镜面反射和可容忍范围内的异常图像缺陷进行检测和分类。

　　自学习：检测过程无需大量仔细调整和优化的检测算法，而是依赖于一个类似人类的方法——学习和应用，并且具有改进的测试一致性和可重复性。

　　快速&简单：整个学习具有代表性的图片样本库的过程非常高效，其学习时间小于15分钟

高精度针孔检测设备