Поверхность автомобильного радиатора кондиционирования воздуха является неисправной из-за процесса, обработки и других причин, а использование ручного обнаружения неэффективно и легко ошибочно оценить. Глубокое обучение теперь используется для замены руководства.
Поделиться
1) История проекта:
описание требований:
1. кондиционер будет иметь дефекты после завершения производства и обработки, и необходимо обнаружить такие дефекты, как грязь, повреждение, вывих и впадины.
2. изменить статус-кво низкой эффективности и низкой точности ручного обнаружения.
технические требования:
1. необходимо обнаружить и классифицировать различные категории дефектов.
2. показатель обнаружения должен быть выше 99,95%, а показатель ложного обнаружения контролируется ниже 1%.
3. совместимы с различными типами продукции.
2) архитектура решения:
Учитывая форму продукта и организацию участка, схема выбрала 2k линейную камеру для сбора карт с высоким освещением, чтобы подчеркнуть характеристики обнаружения продукта.
3) преимущества программы:
1. используют алгоритм глубокого обучения для обнаружения дефектов и определения категорий дефектов. посредством сбора дефектов и итерации модели, коэффициент всестороннего распознавания достигает более 99%, а контроль инспекции составляет менее 2%.
2. категорию суждения о дефектах, обратное содействие улучшению процесса клиентов и продвижение.
EN
