سطح مشعّلات تكييف الهواء في السيارات معيب بسبب العملية والتعامل معها وأسباب أخرى، واستخدام الكشف اليدوي غير فعال وسهل التقدير الخاطئ. يتم استخدام التعلم العميق الآن لتحل محل الدليل.
شارك
خلفية المشروع:
وصف المتطلبات:
1. سيظهر في مكيف الهواء عيوب بعد الانتهاء من الإنتاج والتعامل معه، ومن الضروري اكتشاف عيوب مثل الأوساخ والضرر والانحراف والحفر.
2. تغيير الوضع الراهن منخفضة الكفاءة وانخفاض دقة الكشف اليدوي.
المتطلبات التقنية:
1. هناك حاجة إلى الكشف عن فئات مختلفة من العيوب وتصنيفها.
يجب أن يكون معدل الكشف أعلى من 99.95٪ ، ويتم التحكم في معدل الكشف الخاطئ أقل من 1٪.
3. متوافق مع أنواع مختلفة من المنتجات.
2) بنية الحل:
بالنظر إلى شكل المنتج وتنظيم الموقع، اختار المخطط كاميرا 2k خطية لجمع الخرائط، مع مصدر ضوء خطي لضوء عال، لتسليط الضوء على خصائص الكشف عن المنتج.
المزايا البرنامج:
1. استخدام خوارزمية التعلم العميق للكشف عن العيوب وحكم فئات العيوب. من خلال جمع العيوب وتكرار النموذج، يصل معدل التعرف الشامل إلى أكثر من 99٪، ومراقبة التفتيش أقل من 2٪.
2. تقييم الفئة من العيوب، والعكس تعزيز العملاء تحسين العملية والترويج.
EN
