机器视觉缺陷无损检测

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。