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视觉控制器助力工业自动化

作者:康耐德智能 浏览:297 发表时间:2020-03-09 09:30:01 来源:网络资源

随着全球市场对于生产制造行业的产品质量要求的提高,产品的外观检测已经成为制造商越来越重视的环节之一。虽说机器视觉在中国已经扎根20年,然而缺陷问题依然难以自动化,只能由人工进行目检,其主要原因是传统图像技术壁垒问题。传统图像技术主要通过模板匹配的方式,采用的二值化、滤波等形式进行检测,依赖人工设定缺陷特征,然而产品的缺陷问题存在随机性、复杂性以及缺陷与背景的相似性等特性,传统视觉方法对其束手无策,检测效果大打折扣。


近几年随着深度学习的快速发展,AI落地场景遍地开花,大家通过深度学习技术逐渐开始解决一些工业缺陷检测问题,然而AI在工业领域却一直处于不温不火的状态,其主要原因:工业离散型特点,工业每个行业都有细分,每个细分产品都有所不同,AI公司需要深入各个细分行业进行了解摸索。


从技术角度上说,要将AI落地工业,需要的不仅仅深度学习及图像处理技术。深度学习依赖于图像,如何设计成像方案获取适合深度学习使用的图像便是一大难题,市场上有较多的成像工程师,但大多数的工程师习惯于拍摄出适用于传统的图像处理的,而不是AI学习所需的图像数据。你需要一个既懂AI技术,又对相机镜头光源等成像精通的工程师,从而获取适合用于深度学习训练的产品缺陷图像。


另一方面,由于不同行业的产品缺陷大小形状各不相同,复杂无规律,如果没有丰富的视觉经验,往往需要耗费大量精力去测试算法模型,如此一来便造成漫长的开发周期,而客户已经习惯传统图像检测较短的检测周期。


在完成获取图像,训练好模型之后,如何将基于AI的缺陷检测系统与工业生产线连接,如何与PLC通讯,形成一套完整的系统架构,将其快速落地部署,亦是挑战之一。


由此可见,一个AI检测项目的落地,不仅仅要对行业、对客户有足够的理解,技术上从成像、AI训练检测到产线部署,更是需要多方面的技术人才互相配合。



[视觉控制器]上带有相机\光源等接口,只需要在软件上通过对相机\CMOS\光源\触发等进行简单配置即可使用,无需进行额外的开发设计。在视觉控制器上,可以一次设置多个相机、多个光源以及触发机制,根据AI学习训练的要求,不断调整触发时间等,从而获取更适用的缺陷图像,极大便捷工程师前期采集图像使用。


内置深视AI视觉软件DeepInspect,多种便捷式标注工具,可以对图像数据快速完成标注工作;检测软件拥有定位、分割、分类三个功能,可以根据不同产品缺陷的特点选择功能,并且无需代码设置参数,不是专业的深度学习工程师,通过编辑的GUI界面,也可以轻松完成训练。


简易的软件操作,惊艳的AI检测效果,软件平台上内置了多个深视实战优化的算法模型,创新的深度学习技术,帮助图像处理系统学习和区分缺陷,例如可对于3C产品上缺陷与背景对比度低,无规律出现的划痕、凹坑等进行高准确率识别;亦或是汽车零部件上的一些压伤、脏污等实现99%以上的检测准确率。


视觉控制器上带有工业I/0Fieldbus等接口配置,也就意味着当你完成AI模型的训练,即可直接安装在产品进行检测,极大程度解决了与工业系统连接的问题,只需在软件上进行设置,检测结果信号便可以将检测结果告知产线,进行劣质产品的剔除。


目前视觉控制检测设备已经在3C产品、汽车零部件、轮胎、塑胶件等多个行业内落地应用,实现了超高的准确率,让更多的制造业客户提升了产品缺陷检测准确率,降低了人工成本。



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