ALFA深度学习外观检测在气缸外观缺陷检测的应用 点击:157 | 回复:1



ALFA2018

    
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发表于:2018-06-16 11:00:09
楼主

 利用ALFA缺陷检测模块工具的管理模式和ALFA分类模块的自动化检测与分类,将会使气缸外观缺陷检测变得非常简单。
    首先需要收集大量的气缸套在生产过程中可能产生的砂眼、疏松、碰伤、花缸、亮斑、锈蚀划痕、托板磨痕等外观缺陷图片,检测图片做为学习样本库,其中包括正常品和残次品,每种残次品的检测图片至少包含一组以上。样本库中的样本越多,学习效果越好,后续的检测也会越准确。
    接下来ALFA软件通过图片样本库进行训练学习,并产生检测的参照模型,这个学习过程只需要不到10分钟,具体学习取决于电脑的硬件配置。

    最后把系统训练后的文档放置在工共机上,并连接采用进口工业相机快速获取产品图像,通过图像识别、分析和计算,输出当前气缸套和标准的产品是否一致,并输出OK、NG信号,用于控制NG品的剔除。

  系统可以自动完成被检产品与相机获取图像同步; 自动完成气缸套和标准结构的匹配判断功能; 自动完成样品数据保存功能; 对产品图像进行自动存储,可进行历史查询,最大保存容量为100万条供查询; 自动统计检测总数、缺陷总数、缺陷类型等信息; 系统有自学习功能,且学习过程操作简单。

企业微信截图_15281769509249.png




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发表于:2018-06-22 16:37:43
1楼

ALFA软件通过图片样本库进行训练学习,产生检测的参照模型,


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