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【獨家】鈦瑪科視覺深度學習法大揭秘

2021-01-22 13:03:46 techmach 361

01  背景和趨勢

 

如今,衛生用品在生產過程中,產品的缺陷檢測已經相當普及了。隨著嬰兒拉拉褲及衛生巾等產品越來越復雜,花紋越來越多,傳統的缺陷檢測已經難以達到客戶的要求。如圖:在衛生巾檢測過程中,檢測離心紙和吸水紙的有無,由于和護翼,棉芯對比度很弱,傳統方法很難定位。

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再比如:衛生巾的離心紙缺角,由于離心紙花紋不固定,四個角的情況不一樣,有可能四個角剛好沒有花紋,傳統方法很難定位到缺陷。

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02肩負使命 應運而生

 

針對行業內遇到此類問題,客戶迫切需要解決。鈦瑪科視覺檢測3.0系統應運而生,算法功能全面升級,在保留原有污點檢測功能外,增加深度學習,模板比對、自動提取,邊檢、統計檢測功能,支持傳統方法、深度學習和混合方法三種模式,客戶可以根據需求靈活選擇所需的功能,在檢測效果上和對于產品缺陷的適應性上有了全面的改進。

 

【功能特點】

深度學習算法將人工智能提升到新的高度,在工業缺陷檢測方面,深度學習也是一個必然趨勢,3.0系統算法將深度學習融合進來,配合或者互補傳統的算法功能,針對以下幾個方面,提升算法的檢測能力:

1.針對對比度較弱的缺陷的檢測能力提升;

2.針對較小的缺陷的檢測能力提升;

3.針對缺陷的分類能力提升,可以準確歸類缺陷類型。

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3.0系統深度學習算法操作簡單,導入產品對應模型,設置缺陷類型,即可完成深度學習建模。

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3.0系統深度學習算法提供簡單友好的操作界面可以進行模型重新學習,如果目前模型檢測精度不夠,

則可以加入新的缺陷樣本重新學習提升模型的檢測能力與精度。


03在多家客戶上已經成功應用


鈦瑪科視覺3.0系統已經成功在多家客戶上應用,友好的軟件界面,深度學習法,人性化的建模方法,擺脫了傳統人工建模麻煩,大大減輕了工人的操作強度,提高了設備的自動化程度,為實現傻瓜式操作打下堅實的基礎。