基于深度学习的缺陷检测系统

发表时间：2022-03-29 17:03:50 作者：三坐标来源：浏览：

采用深度学习的原理

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深度学习的缺陷检测系统是海克斯康制造智能全新推出的缺陷检测系统。此系统采用深度学习的原理，区别于传统的视觉系统，更加智能化。

基于深度学习的缺陷检测系统

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·相比传统的机器视觉有更高的检测准确性，在外观的判断标准上更加接近于人眼的判断标准，相比人眼有更可靠的重复性；

·配置自动上下料，实现检测过程的自动化。生产线对接，进一步提升测量效率；

·完成产品4 个面的测量，2s 即可完成，可以根据特殊需求定制所有面的测量；

·一次投资长期回报，无需人力成本和管理成本；

·判断标准一致，无主观判断；

·处理人无法判断的缺陷；

·7X24 小时无间断工作。

基本原理

·有很多复杂的缺陷特征，传统机器视觉无法使用规则对缺陷进行量化，因而无法进行识别；

·抛弃传统视觉的对比度，明暗等规则，使用OK/NG 样品实际进行学习训练；

·深度学习模拟人脑，按照人脑的判断理念来进行学习和运行。

优势

·训练样本少，不需要太多的OK/NG 样本进行训练，每种类型的缺陷仅需10~20 张图片样本；

·光源要求不高，不需要集中精力在如何使图像对比度更高，缺陷更明显；

·训练速度快，一般为几分钟或者十几分钟，新增样本也能很快完成训练。