加工元件檢測挑戰(zhàn)

　　通常有許多不同類型的復雜形狀需要忽略因加工工具質(zhì)量而產(chǎn)生的表面特性變化以及毛坯材料的特性變化在照明、相機和表面方向的特殊組合下，一些缺陷才會顯現(xiàn)

　　解決方案

　　有了康耐視ViDi套件后，復雜加工元件的自動化視覺檢測現(xiàn)在變得極其簡單。

　　軟件算法可以基于一組預(yù)先記錄的已知合格元件圖像樣本(記錄過程中，在相機面前旋轉(zhuǎn)加工元件)自行進行訓練，以創(chuàng)建參考模型。

　　當訓練階段完成后，就可以隨時繼續(xù)進行檢測。該套件能夠可靠地識別和報告加工元件表面上的缺陷區(qū)域。

　　康耐視ViDi套件具有極大的靈活性，執(zhí)行檢測時，可以在相機前面旋轉(zhuǎn)加工元件，圖像采集與元件旋轉(zhuǎn)無需精確同步。

　　康耐視ViDi套件

　　基于深度學習的工業(yè)級圖像分析軟軟件，可實現(xiàn)自動檢測和分類。

　　? 類似于人類：勝過最優(yōu)秀的質(zhì)量檢測員

　　? 自主學習：無需開發(fā)軟件

　　? 功能強大：解決無法編程的檢測挑戰(zhàn)

　　它是如何工作的? 非常簡單，只需執(zhí)行下面的步驟:

　　1. 收集“已知合格元件”的圖像

　　2. 讓康耐視ViDi套件基于這些樣本進行訓練，以創(chuàng)建參考模型

　　3. 繼續(xù)進行測試

　　整體硬質(zhì)合金刀具

　　第一個例子展示的是經(jīng)過加工和涂布的刀具。我們?yōu)榭的鸵昖iDi 紅色檢查工具提供了一組具有代表性的合格元件圖像樣本，以對發(fā)生旋轉(zhuǎn)的柱形元件的外觀進行訓練。

　　當訓練階段完成后，檢測流程就能夠可靠地識別右側(cè)圖片中顯示的這類缺陷。

　　上圖：刀口處有破裂下圖：頂端有較小的破裂

　　醫(yī)用螺釘

　　在第二個例子中，ViDi紅色檢查工具學習完整的醫(yī)用螺釘模型。同樣地，記錄過程中，螺釘會圍繞垂直軸發(fā)生旋轉(zhuǎn)。該模型基于一組隨機選擇的合格元件樣本圖像組合創(chuàng)建。它包含可接受的表面紋理變化以及復雜的頂端和自鉆式底切。

　　在檢測階段，ViDi紅色檢查工具可以報告表面上所有位置的缺陷，如刮痕、凹陷或污漬。

　　結(jié)果和性能

　　卓越的檢測性能：通過在相機面前旋轉(zhuǎn)物體，能夠檢測不同類型的缺陷。

　　自主學習：進行加工元件檢測時無需任何復雜的缺陷數(shù)據(jù)庫，相反，它依靠類似于人類的方法，即學習和應(yīng)用，而且相比人工檢測員，能夠提高測試的一致性和可重復性。

　　快速輕松：在兩個示例中，只需不到20分鐘便可完成基于已知合格元件樣本圖像的學習。

　　集成

　　康耐視ViDi套件具有自主學習能力，您可以快速、輕松部署該套件來解決各種新應(yīng)用，無需任何特定的開發(fā)。

（轉(zhuǎn)載）