자동차 에어컨 라디에터의 표면이 프로세스, 조작 및 기타 이유로 결함이 있고, 수동 탐지 기능을 사용하는 것은 비효율적이며 잘못 판단하기 쉽습니다.
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1) 프로젝트 배경:
요구사항 설명:
1. 에어컨은 생산 및 취급이 완료된 후 결함이있을 것이며 더럽고 손상, 부착 및 거림과 같은 결함을 감지해야합니다.
2. 수동 탐지의 저효율과 저정확성의 현상을 변화시킵니다.
기술 요구 사항:
1. 각기 다른 종류의 결함이 발견되고 분류되어야 합니다.
2. 검출율은 99.95% 이상이고 거짓 검출율은 1% 이하로 통제되어야 합니다.
3. 다양한 제품 유형과 호환됩니다.
2) 솔루션 아키텍처:
제품 모양과 사이트 조직을 고려하여 이 계획은 제품 탐지 특성을 강조하기 위해 고조선 선형 배열 광원을 가진 2k 선형 배열 카메라를 지도 수집에 선택했습니다.
3) 프로그램 장점:
1. 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 결함을 감지하고 결함 범주를 판단합니다. 결함 수집 및 모델 반복을 통해 포괄적 인 인식 비율은 99% 이상이며 검사 통제율은 2% 미만입니다.
2. 부적절한 범주 판단, 역으로 고객 프로세스 개선 및 홍보를 촉진합니다.
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