挑 战

检测情景:

笔记本键盘键帽在生产和使用过程中可能会产生多种类型的脏污,如汗渍、水滴、划痕等,这些脏污在不同的光源背景下难以识别,人眼复查也难以准确识别,往往造成错漏检,后期极大地增加了返修成本。

解决方案

  • 使用高质量相机采集笔记本键盘键帽的图像数据。

  • 利用DaoAI AOI系统进行图像处理和分析。

DaoAI AOI系统优势

少量样本训练:DaoAI AOI系统仅需1-20张常规样本,就可以完成非监督缺陷检测训练,显著降低了前期的工作量和成本。

高效率应对突发问题:DaoAI AOI系统能够快速适应新的缺陷问题,基于非监督学习,能够自我学习和改进,形成正向循环机制,随着工作时间的积累变得越来越智能,准确率越来越高。

快速检测与模型构建:DaoAI AOI系统支持高速检测,检测速度高达30ms/张(256×256分辨率),并且能够在3秒内完成模型训练,极大地提升了生产效率。

处理未知异常

非监督缺陷分割算法:DaoAI AOI系统采用先进的非监督缺陷分割算法,能够处理未知异常。这一算法的优势在于它不需要大量的标注数据,仅通过常规样本就可以识别各种未知的错误和脏污。

准确识别纹理与脏污:传统的检测方法很容易将键帽的纹理与脏污混淆,但DaoAI AOI系统能够准确区分这两者。系统通过学习键帽的正常纹理特征,能够有效识别出异常的脏污和刮痕,从而提高检测的准确性。

脏污识别优势

多类型脏污识别:DaoAI AOI系统能够有效识别键帽上的多种脏污,包括汗渍、水滴、划痕等,这些在不同光源背景下难以识别的脏污且人眼难以判断。

减少错漏检:通过高精度的图像处理和分析,DaoAI AOI系统能够显著减少错漏检的情况,提高检测的可靠性。

降低返修成本:大幅减少后期的返修工作,从而降低返修成本。

方案细节说明

处理效率:DaoAI AOI系统能够快速处理图像数据,每个区域的检测时间在2s左右,大大提高了检测效率。

适应性:系统能够适应不同的生产线环境和产品类型,具有很好的通用性和适应性。

转自:微链机器人视觉研究

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