板材缺陷的检测主要包括以下几个方面

2022-08-21 10:50:29

　　在传统制造工厂中，这种细小、可变的钣金缺陷检测主要依靠人工识别，存在劳动强度大、工作重复性高、误检率高、人为因素对产品质量影响大等问题。更不用说，不同工厂生产的各种钣金零件尺寸不同，这进一步增加了钣金缺陷检测的难度。

　　板材缺陷检测是传统制造企业生产过程中的一个重要环节。在目前的工艺流程中，板材缺陷的检测主要包括以下几个方面:

　　1、钣金件表面轻微凹陷/凸起(深度/高度0.12mm以内，长度/宽度1mm以内)划痕

　　2、钣金件进行孔径结构异常;

　　3、钣金零件的直线度。

　　同时，影响钣金件加工精度的因素很多，如加工精度、弯曲系数、原材料质量、厚度变化、手工操作偏差等。

　　板材缺陷检测不能稳定、连续、准确、高效地完成，导致生产厂家无法向市场提供可靠、合格的产品，无法满足市场需求，严重影响工厂的生产效率。

　　机器学习视觉在钣金缺陷进行检测中的应用

　　随着国家制造业力量系列鼓励政策的加快推进和人力成本的迅速上升，越来越多的制造商选择采用人工智能技术建立数字化、智能化工厂。在更多的生产环节选择更稳定、更精确的机器人参与，以提高生产效率。

　　机器视觉作为人工智能的先进技术之一，在钣金缺陷检测中具有独特的优势。机器视觉检测技术具有非接触、高效、低成本、自动化程度高等优点。它对于检测缺陷和预防板材产品缺陷具有重要价值。

　　目前，机器视觉检测作为一项高投入产出比的应用技术，正在被越来越多的制造企业所接受，向“智能化”工厂建设迈出了重要的一步。

　　以AI视觉信息技术为核心的解决问题方案服务提供商

　　借助机器视觉检测技术，定性地提高了传统制造厂钣金缺陷检测的效率，有效地解决了检测标准化困难、误报率高等问题。

　　质量视觉提供“钣金缺陷检测”人工智能视觉检测解决方案，基于人工智能深度学习培训平台和2000多个人工智能行业模型，可以快速完成算法模型匹配、数据注释、培训和产品线版本更新，满足钣金缺陷类型的迭代过程，钣金缺陷检测精度达到像素级，识别速度达到毫秒级。

　　锂电池极片表面缺陷检测

　　准确率超过99.9%的“火眼金睛”之下，高效率完成大批量的钣金缺陷进行检测。同时，自动上传相关数据到生产管理执行控制系统，为后续大数据分析技术支撑的生产线效率可以改善学生提供一个数据分析支持。

　　作为工业视觉系统整体解决方案提供商，深眼科技多年来在多项关键技术上不断取得突破，拥有50多项发明专利和200多项软书认证。

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