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產(chǎn)品分享 | Inspector系列2D智能相機+深度學習方案

http://www.henanjusheng.com 2024-03-14 11:02 來源:廣東西克智能科技有限公司

  

  Intelligent Inspection工具集在InspectorP6xx & Inspector8xx 2D視覺傳感器上運行,有助于在設備上快速、輕松地創(chuàng)建應用。

  

  工作原理

  

  01異常檢測工具

  異常檢測工具可以適合用于無法可靠預測缺陷樣本的復雜應用場合。進行訓練時,只需要搜集良好的圖像樣本。異常檢測工具會根據(jù)良好樣本的訓練結(jié)果,直接輸出OK或者NOK的檢測結(jié)論,同時會在檢測圖像中用熱區(qū)圖的形式將缺陷區(qū)域顯示出來。

  異常檢測工具支持客戶進行簡單、快速的on-device應用構(gòu)建,用戶可以在智能相機硬件中訓練最多100張良好圖像樣本。

  

  02分類工具

  分類工具可以將視覺上很相似的物體進行區(qū)分,適用于多變、不穩(wěn)定、反光材質(zhì)等復雜應用場合。對于組裝核驗、缺陷分類等也可以輕松實現(xiàn)。

  這個工具在所有類別的類似數(shù)量的圖像上進行訓練,并輸出物體類別。

  該工具通過在InspectorP智能相機中進行圖像收集和執(zhí)行檢測?;趦?yōu)化準確度和執(zhí)行速度的目的,標注、訓練和評估過程需要使用SICK dStudio在線平臺完成。該方式下對于樣品收集的數(shù)量可以更多,不僅限于100張圖像。

  典型應用案例

 ?。煜⑵?、電子等行業(yè))

  01電子元器件缺失、外觀檢測

  

  02勺子有無檢測(難點:表面褶皺、反光)

  

  03新舊瓶區(qū)分(控制沖洗瓶子用水量)

  

  04圖案種類分類(產(chǎn)品種類多)

  

  05藥袋排放檢測(褶皺、翹曲等不可預見的異常情況)

  

  性能和客戶收益

  Deep Learning 解決了工業(yè)圖像處理領(lǐng)域中rule-based tools不適用的復雜應用

  將傳統(tǒng)檢測工具的優(yōu)勢與 Deep Learning 相結(jié)合

  減少研發(fā)工作量:借助樣本圖像訓練和分析

  借助云端和設備端訓練,無需額外的硬件或軟件

  由于設備基于 Deep Learning 運行,因此總運行成本低

  操作簡單快速上手

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