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    1. 部分應用案例

      2.5D / 3D手機玻璃

      表面瑕疵檢測

      識別速度:≤ 2.3s/pc

      檢測結果:漏檢 ≤ 2.5% | 過殺 ≤ 10%

      缺陷類型:臟污、毛發、塵點、劃傷、崩邊、凹凸點、深劃......

      缺陷類型:深劃
      • 原圖

      • 檢測結果

      金屬化陶瓷

      表面瑕疵檢測

      識別速度:≤ 100ms/pc

      檢測結果:漏檢 ≤ 0.3% | 過殺 ≤ 1%

      缺陷類型:劃傷、崩邊、臟污、開裂、劃痕、缺失......

      缺陷類型:劃痕
      • 原圖

      • 檢測結果

      金屬零件

      表面瑕疵檢測

      識別速度:≤ 500ms/pc

      檢測結果:漏檢 ≤ 0.1% | 過殺 ≤ 5%

      缺陷類型:臟污、亮印、劃傷、點傷、模印、刀紋、缺口......

      缺陷類型:毛刺、劃傷
      • 原圖

      • 檢測結果

      鋼板檢測

      表面瑕疵檢測

      識別速度:≥120pcs/min

      檢測結果:漏檢 ≤ 0.1% | 過殺 ≤ 5%

      缺陷類型:毛刺、劃傷、碰傷......

      缺陷類型:毛刺、劃傷
      • 原圖

      • 檢測結果

      工業字符識別

      表面瑕疵檢測

      識別速度:≤ 120ms/pc

      檢測結果:準確率 ≥ 99.99%

      識別類型:大寫字母
      • 原圖

      • 檢測結果

      成品果凍

      表面瑕疵檢測

      識別速度:≥100pcs/min

      檢測結果:漏檢 ≤ 0.2% | 過殺 ≤ 5%

      缺陷類型:毛發、果肉蟲、黑渣、氣泡、鐵屑......

      缺陷類型:毛發
      • 原圖

      • 檢測結果

      面餅檢測

      表面瑕疵檢測

      識別速度:≥235pcs/min

      檢測結果:漏檢 ≤ 1% | 過殺 ≤ 1%

      缺陷類型:焦黃、異物、毛發、臟黑......

      缺陷類型:焦黃
      • 原圖

      • 檢測結果

      藥板檢測

      表面瑕疵檢測

      識別速度:≥500pcs/min

      檢測結果:漏檢 ≤ 0.001% | 過殺 ≤ 0.001%

      缺陷類型:變形、泡罩異物、撕裂線位置錯誤、密封不實......

      缺陷類型:變形
      • 原圖

      • 檢測結果

      藥盒包裝

      表面瑕疵檢測

      識別速度:≥500pcs/min

      檢測結果:漏檢 ≤ 0.001% | 過殺 ≤ 0.001%

      缺陷類型:破損、臟污、藥盒打開、變形、封口標簽卷邊......

      缺陷類型:變形
      • 原圖

      • 檢測結果

      藥板藥盒OCR檢測

      表面瑕疵檢測

      識別速度:≥500pcs/min

      檢測結果:準確率 ≥ 99.99%

      識別類型:字符
      • 原圖

      • 檢測結果

      電子元器件

      表面瑕疵檢測

      識別速度:≤ 2ms/pc

      檢測結果:漏檢 ≤ 0.01% | 過殺 ≤ 1%

      缺陷類型:漏磁、氣泡、端頭開裂、變形、黑片、龜裂、月牙、沙眼、壓痕......

      缺陷類型:端頭不良
      • 原圖

      • 檢測結果

      軟包動力電池

      表面瑕疵檢測

      識別速度:≤ 5s/pc

      檢測結果:漏檢 ≤ 0.1%(嚴重缺陷0漏檢) | 過殺 ≤ 5%

      缺陷類型:極片翻折、破損漏夜、封邊異物、凸點、針孔......

      缺陷類型:封邊異物
      • 原圖

      • 檢測結果

      濕壓磁瓦

      表面瑕疵檢測

      識別速度:≥80pcs/min

      檢測結果:漏檢 ≤ 0.1% | 過殺 ≤ 15%

      缺陷類型:裂紋、崩缺、氣孔、研磨不良、倒角不良......

      缺陷類型:掉塊、漏磨
      • 原圖

      • 檢測結果

      干壓磁瓦

      表面瑕疵檢測

      識別速度:≥120pcs/min

      檢測結果:漏檢 ≤ 0.1% | 過殺 ≤ 10%

      缺陷類型:裂紋、崩缺、沙眼......

      缺陷類型:裂紋
      • 原圖

      • 檢測結果

      鐵氧體磁環

      表面瑕疵檢測

      識別速度:≥120pcs/min

      檢測結果:漏檢 ≤ 0.1% | 過殺 ≤ 10%

      缺陷類型:裂紋、崩缺、堵孔、毛刺......

      缺陷類型:裂紋
      • 原圖

      • 檢測結果

      燒結磁鐵

      表面瑕疵檢測

      識別速度:≥100pcs/min

      檢測結果:漏檢 ≤ 0.1% | 過殺 ≤ 10%

      缺陷類型:裂紋、掉角、麻點、刀紋、孔洞、夾雜、腐蝕.....

      缺陷類型:裂紋
      • 原圖

      • 檢測結果

      軟磁磁芯

      表面瑕疵檢測

      識別速度:≥200pcs/min

      檢測結果:漏檢 ≤ 0.1% | 過殺 ≤ 10%

      缺陷類型:開裂、掉角、晶斑、粘膜、流漿、磨斜......

      缺陷類型:裂紋
      • 原圖

      • 檢測結果

      粘結磁環

      表面瑕疵檢測

      識別速度:≥100pcs/min

      檢測結果:漏檢 ≤ 0.05% | 過殺 ≤ 10%

      缺陷類型:裂紋、缺損、麻點、漏磁、凹坑、異物......

      缺陷類型:麻點、凸點
      • 原圖

      • 檢測結果

      常見問題
      各個缺陷類別需要學習多少張圖像數據?
      需要學習圖像數根據圖像的復雜程度會有所不同,但在初期不同的瑕疵類別提供40-100張左右即可。
      神經網絡模型建立需要多長時間?
      一般圖像2048*2048像素大小,500張為標準的話,大概需要30分鐘左右。
      工業AI視覺套件安裝,需要改產線嗎?
      可直接架設到原有生產線,一般不需要額外延伸大改產線。
      在實際的生產線上檢測的識別速度能達到什么程度?
      例如藥盒包裝檢測項目,五面全檢一分鐘可檢測500個產品左右。但每個項目的具體情況不同,還是請以實際項目情況為準。
      是否可以識別多種不同的缺陷?識別數量有無上限?
      支持同個項目多種不同類別的缺陷,所檢測類別數量無上限。
      軟件是否為標準化產品?
      產品是標準化,具備很強的通用性,可根據用戶提供的圖像樣本直接進行樣本標注、訓練及測試。同時,針對不同行業用戶的特殊需求,技術人員可以在產品基礎上根據需求定制方案。
      圖像樣本是否有格式限定?
      圖像格式不受限制,基本覆蓋所有圖像格式。如JPEG、BMP、PNG等。

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