轮毂表面缺陷检测解决方案_轮毂视觉缺陷检测设备

轮毂表面缺陷检测是轮毂工厂生产制造环节中的重要一环。根据市场的基本调查，先前主要是通过人工检测开展的人眼视觉检测，因为车辆轮毂构造繁琐，人力检测方式效率不高、工作强度大等问题，轮毂人眼视觉检测技术被淘汰。人工检测手段愈来愈无法满足轮毂加工过程相对较高的迅速、精确、相对稳定的要求。

为了解决轮毂的生产制造自动化技术与智能化、提高轮毂生产制造企业生产制造效率、降低人力成本等情况，虚数科技上线了DLIA机器视觉技术解决方案，更是有针对性地上线了根据深度学习的轮毂表面缺陷检测解决方案。

1.轮毂生产流水线缺陷检测系统软件的流程规划。DLIA机器视觉技术深度学习系统软件包括完整的轮毂线上缺陷检测步骤，包含图像收集、图像预备处理、轮毂图像缺陷检测等。

2.创建轮毂表面缺陷数据库系统。具体流程要在生产流水线，当场根据工业镜头收集轮毂表面缺陷图像，之后再进行数据预处理，并经过DLIA机器视觉深度学习系统对缺陷图像开展标示，最后获得含有精准注明的缺陷图像数据库系统。

3.鉴别模糊不清的图像。根据深度学习的生成式对抗网络达到解决图像模糊不清的效果。

4.清除轮毂表面图像模糊不清状况。对其轮毂缺陷图像进行检测以前，必须对缺陷图像开展预备处理，需要达到优化算法的要求。其图像预处理，就是经过一道虚数科技研发的深层抵抗学习算法，保证DLIA机器视觉技术深度学习系统在图像收集过程中，轮毂在生产流水线输送的同步进行，消除运动模糊状况。