近年来,传统的算法对规则缺陷以及场景比较简单的场合,能够很好工作,但是对特征不明显的、形状多样、场景比较混乱的场合,则不再适用。基于深度学习的识别算法被开发出来,更是随着市场的运用越发成熟,许多公司,例如虚数科技,把深度学习算法应用到工业场合中。
工业检测领域是机器视觉缺陷无损检测应用中比重最大的领域,主要用于产品质量检测、产品分类、产品包装等,如:零件装配完整性检测,装配尺寸精度检测,位置/角度测量,零件识别,PCB板检测,印刷品检测,瓶盖检测,玻璃,以及指纹、汽车牌照、人脸、条码等识别。
无损检测有很多种,包括图像视觉检测、X射线检测、磁粉检测、超声波检测等。虽然X射线检测、磁粉检测、超声波检测等具有检测对象广泛、较强的穿透力、检测速度较快等优点,但是使用这些技术的设备很昂贵,绝不是一个小厂能承担得起的,而图像视觉检测,也就是机器视觉缺陷无损检测的设备很便宜,单个设备加机器也不过是几万到十几万之间。
当前,在我国许多企业中,一些设备的检测还是采用手工为主,具有很大的弊端,检测效率低下,劳动强度较大,更不是无损检测。因此,通过利用机器视觉缺陷无损检测的方式,能够有效的降低劳动强度,提高检测的精度和效率,减少人工质检的不稳定性,符合小厂只需解决表面缺陷检测的要求,机器视觉缺陷无损检测技术针对的就是这些问题,DLIA工业缺陷检测系统就是机器视觉缺陷无损检测技术的最佳配套系统。
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