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金通基于相似度模型的次品检测

 

基于光学拍照和模型判断的缺陷在线检测系统

目前的缺陷检测:在国内主要通过人眼的辨识,需要大量的检测人员参与,各工厂通常需要几十个至几百个人专门进行缺陷产品的检测。目前的自动检测系统,通常是基于现有开源软件的培训系统进行的培训,利用现有缺陷库。此类系统有个严重问题难以解决:因为缺陷库的次品样品永远不可能包括所有缺陷,所以很难保证没有次品被误判到正品 之中,因此很多厂家不接受此类系统。

金通在线缺陷检测系统:本团队已经开发成功的刀豁口在线检测系统,稍加定制开发便可以成为缺陷在线检测系统。该检测系统采用分步的方式。第一步对待测件 进行高速连续拍照;第二步依照一定的算法将所拍摄的照片转变成数字,利用数字图片处理技术;第三步进一步依照逻辑,根据数据对缺陷进行建模,描述出待测件缺陷程度,由此依照此模型 进行缺陷检测。相关的缺陷模型已经经过缺陷库大量缺陷的培训调试,包括缺陷库中每个缺陷的缺陷程度(比如60-100分,而不是只有合格和不合格两类)。我们拥八大自学优化技术确保精准度。

本团队主要技术优势:主要在于对缺陷的精准建模。精准建模技术首先体现在由图片转换为数字这一阶段对缺陷图片的定义,其次更主要的是体现在基于转换成的数字 进行的缺陷描述。
 

缺陷在线检测系统开发示例选:汽车零件加工

传统的缺陷检测是通过图片比对进行的:现场拍摄的产品图片与图库中的照片比对,如果相似度高,则为次品。由于次品的图片永远无法收集全面,总有漏网的次品被错放到正品中。金通系统采用相似度模型,8大自学,解决了这一普遍问题。对于汽车零件加工,金通系统通过12领域的技术开发,有较高的领先性。
 

互联网平台提供次品辨认的机器人“大脑”

不同产品的次品辨认逻辑不同;每个产品的次品辨认逻辑可由互联网平台下载;平台上将持续增加新产品的次品辨认逻辑供下载,以备次品筛选机器人使用。 
 
详见金通次品在线检测技术

 

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