Поверхня кондиціонера автомобіля має дефекти через процес, обробку та інші причини, і використання ручного дослідження неефективне та легко може призвести до помилкових висновків. Тепер глибоке навчання використовується для заміни ручного контролю.
Поділитися
1). Підґрунтя проекту:
Опис вимог:
1. Кондиціонер може мати дефекти після завершення виробництва та обробки, і необхідно виявляти дефекти, такі як забруднення, пошкодження, зсуви та вдавлення.
2. Змінити поточний стан низької ефективності та низької точності ручного виявлення.
Технічні вимоги:
1. Потрібно виявляти та класифікувати різні категорії дефектів.
2. Коефіцієнт виявлення має бути вище 99,95%, а коефіцієнт хибного виявлення має бути контролюваним нижче 1%.
3. Сумісність з різними типами продукції.
2). Архітектура рішення:
Ураховуючи форму продукту та організацію місця, схема вибрала 2К лінійну матричну камеру для збору карт, з високоякісним лінійним джерелом світла, щоб виділити характеристики детекції продукту.
3). Переваги програми:
1. Використовувати алгоритм глибинного навчання для виявлення дефектів та судження про категорії дефектів. Через збір дефектів та ітерацію моделі загальна відсоткова відповідність досягає більше 99%, а перевірка контролюється менше 2%.
2. оцінка категорії дефектів, зворотне сприяння покращенню процесу клієнта та його продвиженню.
EN
