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      煅造視覺檢測的“火眼金睛”,Sherlock8可助一臂之力

      作者: 時間:2022-09-01 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

      隨著人工智能(AI)技術(shù)的飛速發(fā)展,機器視覺行業(yè)正在迎來新一輪技術(shù)變革。作為人工智能應(yīng)用的主戰(zhàn)場,機器視覺是實現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的關(guān)鍵核心技術(shù),是推進工業(yè)4.0及智能制造發(fā)展的重要技術(shù)支撐。

      本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/202209/437909.htm


      工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)流程繁多,工序復雜,從一小塊零件到最后組裝成成品,再到打包交付的整個過程中,有一道至關(guān)重要的環(huán)節(jié),即產(chǎn)品質(zhì)量檢測。傳統(tǒng)人工檢測,往往效率低下、誤檢率高,且很難保證一致性與穩(wěn)定性,同時對質(zhì)檢人員經(jīng)驗要求和職業(yè)技能素養(yǎng)要求較高。


      隨著視覺技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用場景的深入,機器視覺已經(jīng)成為制造行業(yè)的標配。在具體應(yīng)用中,采用傳統(tǒng)視覺算法的企業(yè)不在少數(shù),相較于人工檢測,傳統(tǒng)視覺算法在檢測效率上及成本優(yōu)化方面固然有明顯優(yōu)勢,但在缺陷檢測方面卻難以有質(zhì)的飛躍。


      面對復雜多變的生產(chǎn)環(huán)節(jié)、多種多樣的檢測對象,檢測環(huán)節(jié)往往會出現(xiàn)很多意想不到的畫面,例如,當缺陷與背景難以區(qū)分時;當壞的產(chǎn)品缺陷或瑕疵與好的產(chǎn)品只有微小或細微的差別時;當背景紋理復雜,對檢測算法產(chǎn)生噪聲干擾時等狀況,這些都會觸及傳統(tǒng)視覺算法的“知識盲區(qū)”,從而影響它的判斷和處理。
      針對規(guī)模龐大、情況復雜的檢測和識別任務(wù),讓機器自己學習才是最優(yōu)解。將深度學習算法引入機器視覺系統(tǒng)有效地解決了上述傳統(tǒng)視覺算法的痛點,訓練有素的AI系統(tǒng)不僅可以做到缺陷檢測,并且效率及正確率更高,極大地提升了制造業(yè)柔性化水平,受到越來越多行業(yè)的關(guān)注和重視。
      那么,有了AI加持的機器視覺究竟是如何做到快速、高效、精準的檢測呢?
      基于AI的主要依賴于人工智能的兩大優(yōu)勢:計算機視覺和深度學習。AI可通過深度學習適應(yīng)各種環(huán)境,使其適用于廣泛的行業(yè),它具有無限的潛力,可以快速開發(fā)以滿足制造商的需求。
      之所以AI能夠做到比人眼更高效,是因為基于AI“大腦”中儲存了大量的信息,強大的計算能力可以快速解析捕獲的可用數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)可以對照片和視頻中的對象進行分類,并執(zhí)行復雜的視覺感知任務(wù),如搜索圖像和字幕、檢測物體、識別和分類等。
      例如,針對汽車行業(yè)的視覺檢測,需要專門針對該行業(yè)開發(fā)出一套基于深度學習的算法,并使用它必須檢測的缺陷示例對其進行訓練,直到它儲備了足夠多的數(shù)據(jù),足以支撐其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在沒有任何額外指令的情況下自主檢測出缺陷。
      從技術(shù)的角度來說,AI落地工業(yè),需要的不僅僅是深度學習和圖像處理技術(shù),還需要配套軟件算法的支持,幫助AI檢測系統(tǒng)高效精準地應(yīng)對不同行業(yè)、不同產(chǎn)品的缺陷特點,縮短算法模型的開發(fā)周期,快速落地部署??梢哉f,計算機視覺和深度學習背后的軟件算法平臺是整個視覺檢測系統(tǒng)的核心所在。


      在機器視覺與軟件算法融合方面,全球知名的視覺方案提供商結(jié)合多年的技術(shù)積累和落地經(jīng)驗,在AI視覺檢測領(lǐng)域擁有豐富的行業(yè)Know how。推出的最新一代AI (深度學習)視覺檢測軟件。AI檢測的高精度需要豐富的傳統(tǒng)視覺算法的補充,強大的 視覺平臺對AI檢測提供了完美的支撐。

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      技術(shù)優(yōu)勢

      1

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      靈活的模塊化平臺、多線程平行處理,支持線掃、面陣、3D及紅外線相機;具有業(yè)界少有的幾個最豐富視覺算法的視覺平臺,兼容幾乎所有工業(yè)通訊標準,支持VB、VC及C++。

      2

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      Sherlock8 包含 Astrocyte AI Trainer 培訓器,具有Classification分類、Anomaly異常、檢測Detection、分割Segmentation多種深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),已適用于不同場景檢測。


      1 功能優(yōu)勢

      ●  極少的圖片就可以進行有效異常培訓;

      ●  可以對新的圖片在Sherlock8里直接進行連續(xù)培訓,之前培訓過的圖片無需再培訓,極大節(jié)省了時間;

      ●  分割架構(gòu)里有豐富的圖繪工具,簡易省時;

      ●  自動生成超級參數(shù)配置,方便無經(jīng)驗用戶;

      ●  詳細的診斷報告,簡化問題查找;

      ●  靈活的Sherlock8平臺,加強了程序靈活度和控制,提高了檢測精確度,避免陷入過度培訓的泥潭。

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      ???

      應(yīng)用案例

      將多向照明與先進的軟件算法相結(jié)合,消除噪聲或顏色等表面背景效應(yīng),并生成一個聚焦于與檢測最相關(guān)的特征的圖像。然后可以使用標準的Sherlock視覺工具檢測該圖像。

      01


      從輪胎側(cè)壁提取凸起字符

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      02


      從金屬齒輪上提取沖壓字符

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      03


      從包裝表面提取盲文標記

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      04


      提取條形碼中的日期和批次字符

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      Sherlock8作為一種快速應(yīng)用程序的開發(fā)工具,目前已助力視覺系統(tǒng)廣泛地應(yīng)用于3C制造、汽車、物流、印刷紡織、新能源等各個行業(yè),全面推動智能制造向更高水平發(fā)展。未來,將憑借與時俱進的先進算法能力和軟硬一體化的解決方案為行業(yè)發(fā)展持續(xù)賦能。




      關(guān)鍵詞: Teledyne DALSA 視覺檢測 Sherlock8

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