在工業(yè)生產(chǎn)過程中，由于現(xiàn)有技術(shù)、工作條件等因素的不足和局限性，極易影響產(chǎn)品的質(zhì)量。其中，表面缺陷是產(chǎn)品質(zhì)量受到影響的最直觀表現(xiàn)。因此，為了保證合格率和可靠的質(zhì)量，必須進(jìn)行產(chǎn)品表面缺陷檢測。 在日常生產(chǎn)過程中，通過檢測設(shè)備可以精確的檢測被檢工件的尺寸，來測量工件尺寸是否合格。但是由于檢測設(shè)備檢測角度的限制，只能檢測工件有限方向的尺寸，無法達(dá)到360度全方位檢測，所以，對于零件表面缺陷，如劃痕、異物遮擋、顏色污染、孔洞等缺陷存在漏檢的可能。隨著人工智能視覺識別的發(fā)展，以及深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展使其在缺陷檢測領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用。通過監(jiān)督方法、無監(jiān)督方法、弱監(jiān)督方法等分類檢測方法可有效的解決這一問題。

    工件缺陷AI智能檢測系統(tǒng)主要針對工業(yè)制造中的產(chǎn)品外觀缺陷檢測、定位和分類等復(fù)雜場景，博達(dá)軒朗智能檢測系統(tǒng)以“AI智能+機(jī)器視覺”聯(lián)合打造了軟硬件一體的工業(yè)質(zhì)檢解決方案，將深度學(xué)習(xí)AI算法引入機(jī)器視覺系統(tǒng)，融合物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、邊緣計(jì)算與大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)，構(gòu)建高效賦能的智能化系統(tǒng)，通過AI智能巡檢質(zhì)檢代替人工目檢/傳統(tǒng)CV視覺檢測，全面提升工業(yè)質(zhì)檢效率和準(zhǔn)確性，賦能企業(yè)降本增效。工件缺陷AI智能檢測系統(tǒng)主要由自動上料工位(帶視覺識別系統(tǒng))、機(jī)器人系統(tǒng)、缺陷識別系統(tǒng)、自動下料工位、PLC控制系統(tǒng)等部分構(gòu)成。由機(jī)器人完成取料、放料等動作，通過視覺識別、伺服驅(qū)動機(jī)構(gòu)等完成對被測工件的缺陷檢測。根據(jù)被測工件的形狀、被測參數(shù)、公差精度等技術(shù)要求，采用不同的缺陷識別模型。

方案特點(diǎn)：

?  利用視覺識別技術(shù)，高速CMOS線掃描相機(jī)，檢測工件缺陷、包括凹凸、劃痕、裂紋、小孔、污點(diǎn)等，可檢測規(guī)則物體以及非規(guī)則物體。

?  通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)，遷移學(xué)習(xí)，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等方式解決小樣本問題。

?  攝像頭可自由配置多個(gè)攝像頭，實(shí)現(xiàn)全方位監(jiān)測。支持生產(chǎn)速度高達(dá)500米/分鐘。

?  采用數(shù)字孿生及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)還原現(xiàn)場生產(chǎn)情況，可遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)查看生產(chǎn)情況。

?  在發(fā)現(xiàn)任何缺陷的同時(shí)，可聲光報(bào)警，同時(shí)對于網(wǎng)絡(luò)與安全規(guī)則支持的設(shè)備生產(chǎn)廠家可手機(jī)APP報(bào)警。所有缺陷記錄可查詢，可分析。提供多種分析模板及自定義分析模板。

?  內(nèi)置多種基于深度學(xué)習(xí)的檢測方法，如：Faster RCNN,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Autoencoder，ShuffleNet等多種組合檢測方式，規(guī)則物體漏檢率低于0.01%,非規(guī)則物體漏檢率低于0.5%。內(nèi)置多種基于深度學(xué)習(xí)的檢測方法，如：Faster RCNN,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Autoencoder，ShuffleNet等多種組合檢測方式，規(guī)則物體漏檢率低于0.01%,非規(guī)則物體漏檢率低于0.5%。

?  檢測精度：4K相機(jī)，在最佳安裝位置的情況下，零件長度不高于300mm，全景檢測精度0.1mm。半景檢測精度0.05mm?？蛇_(dá)到5um的檢測精度。