缺陷检测解决方案

    在工业生产过程中，由于现有技术、工作条件等因素的不足和局限性，极易影响产品的质量。其中，表面缺陷是产品质量受到影响的最直观表现。因此，为了保证合格率和可靠的质量，必须进行产品表面缺陷检测。 在日常生产过程中，通过检测设备可以精确的检测被检工件的尺寸，来测量工件尺寸是否合格。但是由于检测设备检测角度的限制，只能检测工件有限方向的尺寸，无法达到360度全方位检测，所以，对于零件表面缺陷，如划痕、异物遮挡、颜色污染、孔洞等缺陷存在漏检的可能。随着人工智能视觉识别的发展，以及深度学习的快速发展使其在缺陷检测领域得到越来越广泛的应用。通过监督方法、无监督方法、弱监督方法等分类检测方法可有效的解决这一问题。

    工件缺陷AI智能检测系统主要针对工业制造中的产品外观缺陷检测、定位和分类等复杂场景，博达轩朗智能检测系统以“AI智能+机器视觉”联合打造了软硬件一体的工业质检解决方案，将深度学习AI算法引入机器视觉系统，融合物联网、云计算、边缘计算与大数据等前沿技术，构建高效赋能的智能化系统，通过AI智能巡检质检代替人工目检/传统CV视觉检测，全面提升工业质检效率和准确性，赋能企业降本增效。工件缺陷AI智能检测系统主要由自动上料工位(带视觉识别系统)、机器人系统、缺陷识别系统、自动下料工位、PLC控制系统等部分构成。由机器人完成取料、放料等动作，通过视觉识别、伺服驱动机构等完成对被测工件的缺陷检测。根据被测工件的形状、被测参数、公差精度等技术要求，采用不同的缺陷识别模型。

方案特点：

Ø  利用视觉识别技术，高速CMOS线扫描相机，检测工件缺陷、包括凹凸、划痕、裂纹、小孔、污点等，可检测规则物体以及非规则物体。

Ø  通过数据增强，迁移学习，优化网络结构等方式解决小样本问题。

Ø  摄像头可自由配置多个摄像头，实现全方位监测。支持生产速度高达500米/分钟。

Ø  采用数字孪生及物联网技术实时还原现场生产情况，可远程实时查看生产情况。

Ø  在发现任何缺陷的同时，可声光报警，同时对于网络与安全规则支持的设备生产厂家可手机APP报警。所有缺陷记录可查询，可分析。提供多种分析模板及自定义分析模板。

Ø  内置多种基于深度学习的检测方法，如：Faster RCNN,卷积神经网络，Autoencoder，ShuffleNet等多种组合检测方式，规则物体漏检率低于0.01%,非规则物体漏检率低于0.5%。内置多种基于深度学习的检测方法，如：Faster RCNN,卷积神经网络，Autoencoder，ShuffleNet等多种组合检测方式，规则物体漏检率低于0.01%,非规则物体漏检率低于0.5%。

Ø  检测精度：4K相机，在最佳安装位置的情况下，零件长度不高于300mm，全景检测精度0.1mm。半景检测精度0.05mm。可达到5um的检测精度。