在產(chǎn)品質(zhì)量外觀檢測的世界里,人眼只能辨別那些大于 0.5 毫米大小的瑕疵還伴著巨大的誤判風(fēng)險。隨著工作時間的延長,眼睛的疲勞和衰老更加增加了誤判的風(fēng)險。而傳統(tǒng)的機(jī)器視覺檢測在圖像處理和瑕疵定位等方面有所欠缺,導(dǎo)致瑕疵檢測的準(zhǔn)確率低,性能不穩(wěn)定,而且對于流水線實(shí)現(xiàn)智能自動檢測非常有難度。由此可見,無論是傳統(tǒng)的機(jī)器視覺檢測,還是“肉眼”檢測產(chǎn)品外觀質(zhì)量的能力和效率以及準(zhǔn)確率和范圍都是非常有限的。
深度學(xué)習(xí)的思想源自于“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”,從大腦中汲取靈感,模擬人腦分析問題機(jī)制并建立分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)建模塊是人工神經(jīng)元-模仿人類大腦神經(jīng)元。正如大腦數(shù)十億個神經(jīng)元神經(jīng)元分布在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾個層中,之間有數(shù)萬個連接,深度學(xué)習(xí)模型涉及大量的計算單元,它們彼此交互時對所建模數(shù)據(jù)潛在分布的多層表征進(jìn)行自主學(xué)習(xí)。
為了契合日趨嚴(yán)苛的高效高標(biāo)準(zhǔn)瑕疵檢測需求,??怂箍底灾餮邪l(fā)基于深度學(xué)習(xí)的Proxima瑕疵檢測軟件系統(tǒng),解決客戶在產(chǎn)品表面瑕疵檢測環(huán)節(jié)遇到的各種問題。
Proxima 可檢測的主要瑕疵類型有:
劃痕 刀痕 崩缺 氣泡 凸起 凹痕 擦傷 雜質(zhì) 變形 崩邊 白點(diǎn) 條紋 黑點(diǎn) 皺縮 波紋 裂紋
Proxima軟件的特性
訓(xùn)練快速,結(jié)果精確
Proxima 在訓(xùn)練的過程中,通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層比如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),長短期記憶網(wǎng)絡(luò)等高效地對學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練并且將訓(xùn)練速度進(jìn)行優(yōu)化。因此,Proxima 的智能瑕疵檢測率高達(dá)95% 以上并具有靈活的的多功能擴(kuò)展性。
性能穩(wěn)定,高效
Proxima 在學(xué)習(xí)的過程中,通過評估提取目標(biāo),特征分析以及分類模型的迭代來優(yōu)化檢測的穩(wěn)定和效率。Proxima 集圖像處理,特征識別,多種深度學(xué)習(xí)建模以及其他高科技于一身,這使得Proxima 在圖像特征的識別能力和穩(wěn)定性是其他機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)無可媲美的。
訓(xùn)練模型,方法多元化,應(yīng)用性廣泛
Proxima 可根據(jù)訓(xùn)練集評估,生成可應(yīng)用的高效學(xué)習(xí)模型。Proxima 通過切換多種自主研發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,使得訓(xùn)練高效并且結(jié)果輸出穩(wěn)定。目前Proxima 已廣泛投入到3C 行業(yè)(電子,通訊和消費(fèi)品)瑕疵檢測中。汽車行業(yè),航空航天零部件和裝配件上也是Proxima 馳騁的領(lǐng)域。
結(jié)果輸出迅速且可視化
Proxima 的結(jié)果報告輸出非常迅速,結(jié)果報告不僅含瑕疵的定位,形狀,尺寸以及分類等,還包含了統(tǒng)計信息等。用戶可直接打開報告并快速預(yù)覽報告。
操作簡單易上手
Proxima 研發(fā)團(tuán)隊無論是在軟件的操作還是界面的設(shè)計,都遵循簡單易上手的設(shè)計理念,以便大部分的用戶無需進(jìn)行復(fù)雜的培訓(xùn)就可上手。Proxima 的軟件界面遵循微軟辦公的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計。操作流程上只需“標(biāo)注,訓(xùn)練,檢測,”三步即可出結(jié)果。
內(nèi)置先進(jìn)算法且適用性強(qiáng)
Proxima 支持多種圖片預(yù)處理的高級算法,卷積神經(jīng)模型等機(jī)器學(xué)習(xí)模型和結(jié)果的統(tǒng)計分析。Proxima 可通過標(biāo)準(zhǔn)的網(wǎng)線傳輸TCP/IP 協(xié)議與其他廠商的測量設(shè)備比如X-Ray 所拍攝的照片進(jìn)行瑕疵檢測。
區(qū)別于其他傳統(tǒng)的缺陷檢測方式,??怂箍档牡腜roxima瑕疵檢測系統(tǒng)只需要少量的瑕疵圖片就可在短時間內(nèi)進(jìn)行大規(guī)模的訓(xùn)練。而且采用GPU專用處理算法,大幅提升檢測效率,以及通過基于深度學(xué)習(xí)的檢測算法,可以提高準(zhǔn)確度,降低漏檢率和過殺率。
不僅僅是瑕疵檢測…
Proxima將軟件瑕疵檢測與尺寸檢測合二為一,解決用戶瑕疵需求的同時也解決用戶尺寸的檢測需求。這項功能可謂是一舉兩得,減少了大量的時間和投資成本,提升了產(chǎn)品質(zhì)量的同時也驅(qū)動產(chǎn)量的提升。
Proxima的優(yōu)勢
Proxima 聚焦于產(chǎn)品外觀瑕疵檢測,相比于人工視覺檢測和傳統(tǒng)的機(jī)器視覺檢測,這雙慧眼具有以下不可比擬的優(yōu)勢:
圖像分析:
人工檢測/傳統(tǒng)機(jī)器視覺:無法分析無規(guī)律的圖像
Proxima:利用深度學(xué)習(xí)的算法對瑕疵進(jìn)行學(xué)習(xí), 提取,分析,無規(guī)律圖像變成可分析
準(zhǔn)確率:
人工檢測/傳統(tǒng)機(jī)器視覺: 準(zhǔn)確率無論是人工和傳統(tǒng)機(jī)器都偏低,易出現(xiàn)誤判
Proxima:通過深度學(xué)習(xí)算法,高級圖像處理, 模式識別等提高了檢測的精準(zhǔn)度高達(dá)95%
自動化:
人工檢測/傳統(tǒng)機(jī)器視覺:實(shí)現(xiàn)流水線上的檢測自動化圍墻高
Proxima:檢測瑕疵的同時,可在線實(shí)現(xiàn)尺寸檢測,實(shí)現(xiàn)瑕疵 + 尺寸檢測的自動化
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