Bề mặt bộ tản nhiệt điều hòa ô tô bị lỗi do quy trình, xử lý và các nguyên nhân khác, việc kiểm tra thủ công không hiệu quả và dễ dẫn đến nhầm lẫn. Hiện nay, học sâu (deep learning) được sử dụng để thay thế con người.
Chia sẻ
1) Hậu quả dự án:
Mô tả yêu cầu:
1. Điều hòa không khí sẽ xuất hiện khuyết tật sau khi hoàn thành sản xuất và xử lý, và cần thiết phải phát hiện các khuyết tật như bẩn, hư hỏng, sai vị trí và lõm.
2. Thay đổi tình trạng hiện tại của việc kiểm tra thủ công có hiệu suất thấp và độ chính xác thấp.
Yêu cầu kỹ thuật:
1. Các loại khuyết tật khác nhau cần được phát hiện và phân loại.
2. Tỷ lệ phát hiện yêu cầu phải trên 99,95%, và tỷ lệ phát hiện sai được kiểm soát dưới 1%.
3. Tương thích với các loại sản phẩm khác nhau.
2). Kiến trúc giải pháp:
Xét đến hình dạng của sản phẩm và tổ chức tại địa điểm, phương án đã chọn camera mảng tuyến tính 2K để thu thập bản đồ, với nguồn sáng mảng tuyến tính cường độ cao, nhằm làm nổi bật đặc điểm kiểm tra sản phẩm.
3). Ưu điểm của chương trình:
1. Sử dụng thuật toán học sâu để phát hiện khuyết tật và đánh giá loại khuyết tật. Qua việc thu thập khuyết tật và lặp lại mô hình, tỷ lệ nhận diện tổng thể đạt hơn 99%, và kiểm soát kiểm tra dưới 2%.
2. Phân loại đánh giá khuyết tật, thúc đẩy ngược lại quá trình cải tiến và nâng cao cho khách hàng.
EN
