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人工智能视觉检测的优势
机器视觉是一种无任何接触、无任何损伤的自动检测技术,具有安全可靠、应范广泛、工作环境要求低,可不间断连续工作、效率高等特点。机器视觉检测系统通过光源和图像传感器来获取产品的表面图像,再利用图像处理算法提取图像的特征信息,然后根据特征信息对表面缺陷的定位、识别、分类等判定与统计,同时将数据存储、输出、查询等相应的操作。

机器视觉表面缺陷检测系统在图像预处理模块中,主要对图像去噪、增强、复原、缺陷的检测和目标分割。由于现场环境、工业相机成像差异、图像传输损耗等产生图像噪声,这些噪声降低了图像的质量,对图像预处理和分析带来影响,要对图像进行预处理降低噪声干扰。

什么是人工智能视觉检测

人工智能在视觉检测方面的价值尤为明显。基于人工智能的视觉检测技术正在完善制造业商业运作的能力,基于人工智能的视觉检测依赖于人工智能的两个主要优势:计算机视觉和深度学习,通过深度学习能够适应一系列环境,使其在众多行业中都有所应用,与人眼能够发现缺陷一样,人工智能视觉系统也能做到这一点,并且效率更高。

人工智能视觉检测的优势

1.提高效率

从前的自动化系统依赖于缺陷库、异常列表和复杂的过滤器。为了确保信息的准确性,不断积累信息、清理信息,以及重新执行信息,其过程所花费的时间会降低有效性,浪费劳动力。人工智能和深度学习不需要长时间的编程或冗长的算法。该系统学习速度很快,几个星期就能训练完成。

2.产品改进和质量控制

制造商可以使用人工智能来记录检验结果并评估产品质量。在整体过程中可以成功跟踪数据并实施改进的指标包括:工艺配方、设备差异、部件供应商、工厂位置。此外,还可以对检测图像和结果进行跟踪和记录。这些措施防止了未来的故障,从而节省了时间和额外的生产成本。在所有的计划和检测中应用基于深度学习的机器视觉,可以帮助制造商及早识别和解决问题。

3.降低劳动力成本

人工智能解决方案的一致性比大多数专业的人类审查程度要高。人类检测员必须经过培训,大概每次只能保持15-20分钟的高度集中。员工流动也是一个问题,人工成本每年都会增加。由于这些原因,基于人工智能的视觉检测比手工劳动更划算