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). Контекст проекта:
Описание требования:
1. Кондиционер будет иметь дефекты после завершения производства и обработки, и необходимо выявить такие дефекты, как грязь, повреждение, смещение и вмятины.
2. Изменить текущее состояние низкой эффективности и низкой точности ручного контроля.
Технические требования:
1. Требуется обнаруживать и классифицировать различные категории дефектов.
2. Требуется достичь уровня обнаружения выше 99,95%, а уровень ложного обнаружения должен быть ниже 1%.
3. Совместимость с различными типами продукции.
2). Архитектура решения:
Учитывая форму продукта и организацию площадки, схема выбрала 2K линейную матричную камеру для сбора карт, с высокоинтенсивным линейным источником света, чтобы подчеркнуть особенности контроля продукции.
3). Преимущества программы:
1. Использование алгоритма глубокого обучения для обнаружения дефектов и определения их категорий. Через сбор дефектов и итерацию модели общий уровень распознавания достигает более 99%, а контроль проверки меньше 2%.
2. категория оценки дефектов, обратная.promote улучшение процесса клиентского обслуживания и продвижение.
EN
