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  • PROXIMA 產品外觀質量智能檢測系統

PROXIMA 產品外觀質量智能檢測系統

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具體成交價以合同協議為準
  • 型號
  • 品牌
  • 所在地深圳市
  • 更新時間2024-12-10
  • 廠商性質經銷商
  • 所在地區廣東
  • 實名認證已認證
  • 產品數量65
  • 人氣值1413
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通過深度學習算法、高級圖像處理、模式識別等實現高精度、高效率、高自動化的精準檢測,為不同行業用戶解決瑕疵檢測和尺寸檢測提供可靠的解決方案。
PROXIMA 產品外觀質量智能檢測系統 產品詳情

為了契合日趨嚴苛的瑕疵檢測需求,研發出基于深度學習的Proxima瑕疵檢測軟件系統,通過深度神經網絡高效地對學習模型進行訓練,不斷完善機器學習成果的統計分析,精準高效解決產品表面瑕疵檢測環節遇到的各種問題。


可檢測的主要瑕疵類型:

劃痕刀痕崩缺氣泡凸起凹痕
擦傷雜質變形崩邊白點條紋
黑點皺縮波紋裂紋


產品特色:

1、學習速度——

針對產品的某一類型的外觀瑕疵,給系統輸入 10 張或更多的瑕疵樣本;系統通過深度學習 建立自己的 NG 數據庫,從而形成針對該種類 瑕疵的神經網絡;當被檢測工件通過成像系統, 即可被智能識別、標記和分類。


外觀瑕疵&尺寸檢測方案(圖1)

2、識別判斷——

Proxima 瑕疵檢測軟件可有效的完成高干擾背 景下的缺陷識別和不規律的圖像分析,達到人 眼辨別水準,并且多層神經網絡層對學習模型 進行了有效訓練,使得瑕疵檢測率高于傳統檢 測方式

以 2D 玻璃、金屬殼體瑕疵檢測為例:

·訓練數據:100 張不良,100 張合格品

·檢測數據:1000 張

·缺陷識別率:大于 98%

·漏檢率:小于 0.5%

3、檢測效率——

·使用獨立 GPU 進行圖片處理,可多 GUP 并 行,使得檢測時間可低至毫秒級別。

·測量過程中獲取的圖像可以進一步的學習, 從而減少優化過程。

·配合自動化實現車間在線完成零件外觀瑕疵 的 OK/NG 判斷和分 BIN。

4、應用范圍——

智能瑕疵檢測應用案例

智能瑕疵檢測已被廣泛的用于金屬器械制造行 業、玻璃制造業、塑料生產行業、電子 & 通 訊行業、汽車行業、太陽能、PCB、薄膜、半 導體等行業……


5、操作難度——

軟件界面遵循微軟辦公標準設計,操作流程只需“標注,訓練,檢測”三步即可出結果,無需復雜培訓就能上手。


外觀瑕疵檢測系統(圖2)


典型案例


·電腦D面標簽

·手機中框膠路

·手機背板外殼

·手機背板螺母位置度

·手機薄膜

·手機天線

·手機折疊保護殼

·頭戴式耳機

·智能手表外殼

·SIM 卡支架 ( 金屬件 )

·閃光燈 ( 塑料件 )

·鏡頭模組支架 ( 金屬件 )

·充電器外殼

·充電頭 ( 金屬件 )

·無線充電器納米晶

·汽車活塞


外觀瑕疵&尺寸檢測方案(圖2)

外觀瑕疵&尺寸檢測方案(圖3)

外觀瑕疵&尺寸檢測方案(圖4)

外觀瑕疵&尺寸檢測方案(圖5)

外觀瑕疵&尺寸檢測方案(圖6)

外觀瑕疵&尺寸檢測方案(圖7)

外觀瑕疵&尺寸檢測方案(圖8)

外觀瑕疵&尺寸檢測方案(圖9)


思瑞瑕疵檢測方案,實現準確高效在線測量

通過專業智能檢測項目團隊,能為多行業客戶提供定制化智能瑕疵檢測方案。出色的硬件配置,配合Proxima產品外觀質量智能檢測系統,思瑞瑕疵方案實現高精度、高效率、高自動化在線測量。



關鍵詞:標準 充電器
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