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深眸案例:确率达99.9%,AI视觉重新定义钣金缺陷检测
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2022-06-20 11:25:59来源: 中国机器视觉网

钣金缺陷检测是传统制造业工厂生产流程中非常重要的一个环节。在现行的工艺流程中,钣金缺陷检测主要包括以下几个方面:

钣金件表面轻微凹陷/凸起(深度/高度0.12mm以内,长度/宽度1mm以内)划痕;

钣金件孔径异常;

钣金件直线度

同时钣金零部件受设备加工精度、折弯系数、原材料材质、厚度变化、人工操作偏差等因素影响,产品在多道折弯工序后,尺寸公差变动相对较大。

而在传统制造业工厂中,这样细微且变数极大的钣金缺陷检测主要靠人工识别,存在劳动强度大,工作重复性高,误检率高,产品质量受人为因素影响大的问题。更不必说,各个工厂生产的钣金件种类繁多、尺寸不一,进一步增加了钣金缺陷检测的工作难度。不能稳定、持续、准确且高效的完成钣金缺陷检测工作,导致厂家无法稳定向市场提供可靠的合格产品,无法满足市场需求,这将严重影响工厂的生产效率。

机器视觉在钣金缺陷检测中的应用

随着国家加快推进制造强国系列鼓励政策的大力推行,以及人力成本的快速上升,越来越多厂家选择建立应用人工智能技术的数字化、智能化工厂。在更多的生产环节上选择让更加稳定准确的机器人参与进来,从而提高生产效率。

而机器视觉作为人工智能重要的前沿技术之一,在钣金缺陷检测方面有得天独厚的优势。机器视觉检测技术进行钣金缺陷检测具有非接触、高效、低成本、自动化程度高等优点,在检测钣金件缺陷和防止有缺陷钣金件产品方面有很大价值。

目前,机器视觉检测作为一个具有高投入产出比的应用技术,正在被更多的制造业企业所接受,并通过该技术跨出了迈向“智”造工厂的重要一步。

以AI视觉技术为核心的解决方案

传统制造工厂的钣金缺陷检测环节,在机器视觉检测的帮助下,其检测效率有了质的提升,同时也有效解决了检测标准化难、误检率高等问题。

深眸科技提供的“钣金缺陷检测”AI视觉检测解决方案,基于AI深度学习训练平台和2000多的AI行业模型,可以快速完成钣金缺陷类型的算法模型匹配、数据标注、训练以及产线版本更新,满足生产过程中钣金缺陷类型迭代的同时,使钣金缺陷检测精度达到像素级、识别速度到毫秒级。

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汽车零件表面缺陷检测

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锂电池极片表面缺陷检测

准确率超过99.9%的“火眼金睛”之下,高效率完成大批量的钣金缺陷检测。同时,自动上传数据到生产执行系统,为后续大数据分析支撑的生产线效率改善提供数据支持。

作为工业视觉系统整体解决方案提供商的深眸科技,多年来在多项关键技术上取得持续突破,沉淀了50多项发明专利和200多项软著认证。并且推动了多项技术在工业企业实际使用场景的具体落地。助力工业企业进行智能化转型,实现生产效率的提升,重塑企业核心竞争力,稳步迈入工业4.0阶段。