制造视觉瑕疵检测方案免费咨询「宣雄」[宣雄7ce8cd2]内容：以表面缺陷检测系统为例对该系统做简要说明：主要功能编辑 播报为了满足实际生产的需要，表面缺陷检测系统具有以下适用功能：自动完成工件与相机获取图像同步自动检测产品表面斑点、凹坑、铜点、划伤等缺陷可根据需要对缺陷类型学习并进行命名可根据需要选择需要检测的缺陷类型可根据需要自主设定缺陷大小对不良位置进行定位，可控制贴标设备会打印设备进行标识对不良品图像进行自动存储，可进行历史查询自动统计（良品、不良品、总数等）异常时提供声、光报警，并可控制设备停机系统有自学习功能，且学习过程操作简单
系统主要技术特点编辑 播报字符检测系统的技术特点主要有：操作界面清晰明了，简单易行，只需简单设定即可自动执行测量测量软件及算法完全自主开发，系统针对性强可灵活设置检测模板、检测范围可选择局部检测功能，提高测量速度化光源设计，成像清晰均匀，确保测量任务完成支持多种型号产品的测量、具备产品在线自动搜索等功能采用高速工业相机，适用于静态或动态生产线检测安装简单，不影响原生产线工作；结构紧凑，易于操作、维护和扩充可靠性高，运行稳定，适合各种现场运行条件基于PC平台，系统可扩充性强，基于EF-VS机器视觉软件平台可扩展其它功能
由于CNN强大的特征提取能力，采用基于CNN的分类网络目前已成为表面缺陷分类中的模式一般来说,现
有表面缺陷分类的网络常常采用计算机视觉中现成的网络结构,包括AlexNet, VGG, GoogL eNet,ResNet,
SENet, ShuteNet,MobileNet等。利用分类网络结合上滑动窗口的方式可以实现缺陷的定位。
Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks
可以离线进行检测，在对材料表面的瑕疵以及半透明材料内部瑕疵进行快速检测的同时能够直观的给予生产反馈，可以广泛应用于塑化工业、造纸及纤维工业、电子工业、金属工业等领域。表面瑕疵往往是企业根据自己的需求，向测量仪器供应商定制非标项目，所以设备的检测与否与设备的供应商技术水平和设计经验有着很大的联系。下面通过“表面瑕疵检测系统”介绍下瑕疵检测的对象和应用行业。
以上信息由专业从事制造视觉瑕疵检测方案的宣雄于2024/6/29 11:47:36发布
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