传统算法融合深度学习，重新定义“工业视觉检测大脑”
2022-12-28
机器视觉经过长时间的发展，技术不断取得重大突破并被广泛应用，当前已遍布工业生产的各个环节。而且机器视觉易于实现自动化集成，软件集成，是实现智能制造的基础技术。据统计，中国的机器视觉市场需求近几年处于持续高速增长阶段，年复合增长率保持在23%。截至2021年，国内机器视觉市场规模达163.8亿元。
机器视觉经过长时间的发展，技术不断取得重大突破并被广泛应用，当前已遍布工业生产的各个环节。而且机器视觉易于实现自动化集成，软件集成，是实现智能制造的基础技术。据统计，中国的机器视觉市场需求近几年处于持续高速增长阶段，年复合增长率保持在23%。截至2021年，国内机器视觉市场规模达163.8亿元。
光学透镜在加工过程中容易产生破裂、刮伤、脏污等缺陷，同时透镜类产品，工艺精度高、产量大、质检要求极为严格。使用自动化视觉检测，可以提升效率，提高检测精度，确保产品品质。
数据集介绍：在铝型材的实际生产过程中，由于各方面因素的影响，铝型材表面会产生裂纹、起皮、划伤等瑕疵，这些瑕疵会严重影响铝型材的质量。
检测金属卷材(如带钢、铜带、铝箔等)表面的异常缺陷并不容易。一种方法是指派专门的检查员检查线圈表面的不均匀性、划痕、锈蚀和其他缺陷。另一种方法是将线路运行速度降低到正常速度的1/4，以便对表面质量进行目视检查。
当把铝箔放在眼前，你会发现，肉眼不能透过铝箔上的针孔看到铝箔另一面的景物。如果把镀铝膜放在眼前，你能够朦胧地甚至清楚地看到镀铝膜另侧的景物。
传统的新能源锂电池外壳外观缺陷检测方法依靠人眼来判断电池表面的各种问题，并且有很大的局限性。由于生产的人工成本越来越高，人工检测的准确率和效率不高，比如人眼对小缺陷不敏感，存在误检漏检风险;人眼无法持续稳定地完成高强度重复性检查工作，会造成疲劳、速度慢、效率低;主观判断受情绪、思维、光线影响，具有很大的不稳定性和不规范性。
带钢在生产时就会出现这些缺陷，传统的人工检测已经不能满足现代化的发展，都会选择自动化机器视觉表面检测设备，很多客户都选择了我们精质视觉的带钢表面检测设备。
带钢的常见缺陷
即便是严格把控制造的每一道流程，生产良品率也无法达到100%，这意味着总会有不合格品被生产出来，而表面缺陷检测便是阻止不合格品流入市场的“门神”。
根据不同的分类标准，产品的表面缺陷检测可以分为很多类别