Površina radiatorja klimatizacije avtomobila je zaradi procesa, ravnanja in drugih razlogov okvarjena, uporaba ročnega zaznavanja pa je neučinkovita in lahko napačno ocenjena. Globoko učenje je zdaj uporabljeno za zamenjavo priročnika.
Delitev
1). Pozadina projekta:
Opis zahtevanja:
1. klima naprava bo po zaključku proizvodnje in manipulacije imela defekte, in je nujno odkriti defekte, kot so pesec, poškodbe, izmik in utisne.
2. Spremeniti trenutno stanje nizeke učinkovitosti in nizeke točnosti ročnega odkrivanja.
Tehnična zahtevanja:
1. Različne vrste defektov je potrebno odkriti in jih razvrstiti.
2. stopnja odkrivanja mora biti višja od 99,95 %, pri čemer je stopnja napačnega odkrivanja omejena pod 1 %.
3. združljivost z različnimi vrstami izdelkov.
2). Arhitektura rešitve:
Vzeti v obzir obliko izdelka in organizacijo lokacije, rešitev je izbrala 2K linearno matrično kamerico za zbiranje kart, s visokoosvetljenim linearnim svetlobnim virom, da se poudarijo značilnosti odkrivanja izdelka.
3). Prednosti programa:
1. Uporabite algoritem globinskega učenja za odkrivanje defektov in določanje vrste defektov. Skozi zbiranje defektov in ponovno iteriranje modela doseže skupna stopnja prepoznave več kot 99 %, pri čemer je nadzor pregledovanja manjši od 2 %.
2. kategorija ocenjevanja pomanjkljivosti, obratno spodbujanje izboljšave procesa strank in promocijo.
EN
