自動車のエアコンのラジエータの表面は 処理や操作などにより欠陥があり 手動検出の利用は非効率で 判断が容易である. ディープラーニングは手帳の代わりに使われています
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プロジェクト背景:
要求の説明:
1. 製造と処理が完了した後,エアコンに欠陥があるため,汚れ,損傷,外部外れ,穴穴などの欠陥を検出する必要があります.
2. 手動検出の低効率と低精度という現状を変える.
技術要求:
1. 障害の種類を特定し分類する.
誤検出率は1%以下に制御される.
3. 異なる製品タイプと互換性がある
解決方法の建築
製品の形と現場の組織を考えると,この計画では,高照明の線形光源を備えた2k線形配列カメラを地図収集のために選択し,製品の検出特性を強調しました.
3) プログラムの利点
欠陥の検出と欠陥カテゴリーの判断を深層学習アルゴリズムで行う. 欠陥収集とモデル繰り返しの経由で,包括的な認識率は99%を超え,検査制御は2%未満です.
顧客プロセス改善と促進を推進する.
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