项目背景

需要检测金属齿轮件表面凹坑、磨损、裂痕等10多种缺陷,同时要求对检测工序进行技术升级,检测速度不低于5pcs/s,检测准确率不低于99.9%。

一、用户痛点

1.当前采用人工目检,成本高,检测效率低

2.缺陷种类多,分布位置随机

3.部分缺陷非常微小,对算法精度要求高


二、解决方案

Turingeye振动盘玻璃圆盘检测机

产品从振动盘自动振出后,传送至玻璃圆盘上流转,当经过视觉检测区域时,传感器感应来料后触发信号,视觉检测系统启动开始拍照取图。


待拍照取图完成后,图片传输到系统算法软件,进行缺陷识别,区分良品及不良品,并对不良品进行报警处理。

三、技术优势


1.领先的小样本学习算法

  克服质检领域缺陷样本不足带来的训练难问题。


2.完整的 视觉算法体系

   拥有完整算法体系,包括:深度学习、传统比对算法等在内的主流算法,可覆盖90%以上的常规应用。


3.简单易用,离线部署

  低代码用户友善界面,无需在线即可一键训练及部署,尊重客户数据隐私。

四、成像展示

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OK

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NG

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压伤

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断裂

1.效率优化

检测速度可达300pcs/分钟


2.质量优化

AI智能检测方案可对合金件缺陷清晰成像,通过AI视觉算法处理,准确率达到99.9%,有效提高产品良率


3.成本优化

实现产线自动化质检,大幅降低用工成本


如果你的工业生产线中需要用到机器视觉检测方面的技术,那么不妨和我们聊聊,我们会先根据你的需求分析,从一个专业的角度来给你一个合适的方案。


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