ALFA表盘外观缺陷检测系统
产品别名 |
深度学习软件,机器视觉检测系统,外观缺陷检测软件,CCD视觉系统 |
面向地区 |
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东莞市埃法智能科技专注于人工智能深度学习机器视觉检测系统研发，可配合各大自动化设备公司检测方面的需求，系统无需算法，只需图像数据，像人一样能够把缺陷种类一并学习。目前成功的应用是在医药、 汽车、 纺织、 印刷、新能源电池, 手机 和制表行业。可实现纺织品外观检测,五金加工件检测,移印检测,太阳能板检测,焊缝检测等多方应用。
表盘是一个手表中吸引目光的部件，但如果上面有缺陷就会让视觉感官大打折扣。由于表盘上的缺陷比较细小，用普通的检测难以达到很好的成效，用ALFA深度学习软件来检测则会达到事半功倍的效果。
简介：
检测样品：表盘外观缺陷检测
检测精度：小缺陷0.8mm*0.8mm
检测项目：划伤，起泡，黄斑，发白，混料等
测量项目：金属件大小圆的半径和圆度。
硬件配置：
工控机：I7-7700+GTX1080Ti
相机：凌云LBAS-GE50-23M 500W像素彩色相机
光源：沃德普白色同轴COP-40W
镜头：25mm
硬触发传感器：博亿ER2-22P PNP型
与自动化设备的配合：采用传感器硬触发的方式采图检测，检测的结果通过相机电源线IO输出，经过运动控制卡IO点驱动电磁阀直接剔除。
检测步骤：1、定位，定位的原理是通过对图片中的表盘进行标定后训练得出定位模型，再根据模型来与图片比对找出表盘的位置。
2、选定感兴趣区域，编辑遮罩，将不需要检测的部分剔除，防止干扰。
3、缺陷检测，通过标记缺陷训练图片形成模型，根据模型寻找缺陷并打分，分数较高的则是有缺陷的图片。
检测结果：
由于生产要求较高，在实际生产过程中，客户技术人员需要定时抽检该系统运行状况，界面实时显示采集的原图像和处理后图像并对缺陷进行分类，方便客户质检人员对产品的抽检。
经过建模训练后到投入生产线中量产，终检测合格率：99.2%。
技术特点：
1、检测标准严格，轻微瑕疵识别率可达99%。
2、由于被检测物体的图像对比度高、背景统一、缺陷检测要求高，适合深度学习系统的检测模式，因此前期采图建模时间较短。
3、适用性强，深度学习模型可在win7、win10系统畅运行。可用于C#，C++，labview等平台的调用。可搭配其他传统视觉软件做二次开发或软件升级优化。
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