permukaan radiator penghawa dingin kereta rosak kerana proses, pengendalian dan sebab lain, dan penggunaan pengesanan manual tidak cekap dan mudah disalah menilai. pembelajaran mendalam kini digunakan untuk menggantikan manual.
Kongsikan
1) Latar belakang projek:
Penerangan keperluan:
1. penghawa dingin akan mempunyai kecacatan selepas penyelesaian pengeluaran dan pengendalian, dan adalah perlu untuk mengesan kecacatan seperti kotoran, kerosakan, perpindahan, dan penggoresan.
2. mengubah status quo kecekapan rendah dan ketepatan rendah pengesanan manual.
keperluan teknikal:
1. pelbagai kategori kecacatan diperlukan untuk dikesan dan diklasifikasikan.
2. kadar pengesanan diperlukan melebihi 99.95%, dan kadar pengesanan palsu dikawal di bawah 1%.
3. serasi dengan jenis produk yang berbeza.
2) Senibina penyelesaian:
memandangkan bentuk produk dan organisasi tapak, skema memilih kamera array linear 2k untuk pengumpulan peta, dengan sumber cahaya array linear yang terang tinggi, untuk menonjolkan ciri pengesanan produk.
3). Kelebihan program:
1. menggunakan algoritma pembelajaran mendalam untuk mengesan kecacatan dan menilai kategori kecacatan. melalui pengumpulan kecacatan dan pengulangan model, kadar pengenalan komprehensif mencapai lebih daripada 99%, dan kawalan pemeriksaan kurang dari 2%.
2. penilaian kategori kecacatan, membalikkan menggalakkan pelanggan proses peningkatan dan promosi.
EN
