AI落地工业缺陷检测项目,检出率可达99%!

发布时间:2024-09-19 阅读量:2826 来源: 我爱方案网 作者: bebop

摘要:由于AI深度学习强大的特征提取能力,代替了人工目检和传统的机器视觉,成为了工业缺陷检测的新利器。AI落地检测项目主要是让机器和人分别从事自己更擅长的事,机器检测代替了传统的人工,与人工质量检测相比,AI工业视觉检测不仅提高了质检效率,大批量检测可以快速完成,加快了工厂的产品生产速度;另外正确率接近百分百,实现从‘低端质检’向‘高端智检’转变。


AI工业视觉检测系统通常会搭配边缘计算技术一起使用。


相对于传统云计算技术,依赖于云计算中心资源,工业现场视频数据需要全部上传云计算中心进行计算,这不仅会带来带宽成本增加,而且网络延迟也不能适应实时生产控制的需求。AI表面无人质检系统采用先进的边缘计算技术,将AI应用下沉到生产车间,在靠近设备的地方进行机器视觉分析,降低视频传输对带宽需求,缩短了应用响应时间,提高了业务实时性。


我爱方案网上架多个边缘计算和图像识别方案PCBA,本文将分享表面检测在实际中的应用案例。


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1.钢铁行业检测
在废钢检测项目中,AI智能检判系统将实现自动化数据采集与精准化数据管理,并应用深度图像识别技术,辅助人工进行废钢的判级和不合格料的识别,可识别各种不同级别废钢的比例,并给出定价和杂质重量,以及提供密闭件油污件报警。
该系统的工作原理是通过摄像头或其他图像采集设备获取产品的图像,然后使用AI图像识别算法对图像进行分析和处理,识别出产品中的缺陷。AI图像识别算法可以通过训练模型来学习和识别不同类型的缺陷,例如裂纹、破损、异物等。
2.3C电子缺陷检测
在工业领域,精冲件所采用的精冲工艺精度较高、产生的缺陷尺寸通常比较微小,同时精冲过后进行的铣床加工会在产品表面留下大量明显的铣痕,呈现出和缺陷相近的特征,从而影响缺陷的准确分辨。
针对精冲件工艺精度高、产品表面残留大量铣痕以及缺陷特征相似等问题,通过工业AI视觉系统,以高效算法、快速识别、精准检出等优势,为精冲件缺陷检测案例提供技术支持。
工业AI视觉系统通过多尺度特征融合训练与小目标缺陷检测技术,能够将微小的缺陷尺寸特征进行放大处理,将微小缺陷的检出率提升至99%以上;还可以针对铣床加工后的痕迹具有统一方向性的特点,采用AI技术学习铣痕特征,生成对抗神经网络进行铣痕缺陷背景融合,将背景类缺陷纹理的抗干扰识别能力泛化性提升20%。
3.林木材业
在木材行业,传统的木材表面缺陷检测方式已经无法满足日益增长的检测需求,许多木材企业采用AI机器视觉技术,实现对木材表面快速且稳定的检测。该技术不仅克服了传统检测效率低、缺陷检出率低、劳动强度大等弊端,而且加速提升了木材加工企业生产线的智能化程度。
针对木材作为天然材料缺陷种类多、同种缺陷特征差异大等问题,工业AI视觉系统基于AI+机器视觉技术,能够实时检测木材表面缺陷,快速识别并保存数据。
该系统从工业相机拍摄的图像中提取信息,进行处理并加以理解,再通过AI算法对大量图像样片的学习,建立深度学习模型,提高了对图像的分析能力,从而能够分析更复杂对木材缺陷进行图像检测,并实现自定义木材新的缺陷类型。通过对信息的处理与理解,该系统能够将信息传递给机械臂等外部执行机构,进行缺陷木材的剔除,从而保障木材出厂质量的合格。
边缘计算方案分享



方案1



瑞芯微RK3288边缘计算智能网关


ISG-503 是一个用于电信/工业设备链接的智能网关,适用做边缘计算,运行容器化部署。它采用RK3288 64位CPU,工业级宽温设计,支持壁挂安装,导轨安装,外部 RS232、RS485、DI、DO 等多种接口,支持 4G、5G 通讯、 用户可在复杂环境下使用。


方案2



瑞芯微3399PRO边缘计算盒子


瑞芯微RK3399 PRO 智慧零售多功能边缘计算盒子,适用于边缘计算,广告机,miniPC整机,工控一体机,零售机和快递柜。支持Rockchip RK3399pro处理器;板载2GB(CPU)LPDDR4内存,最大可支持4GB板载2GB,DDR4内存最大可支持4GB。高性能,稳定性强,土安安综合测试10万分,性能优越。


方案3



英伟达机器人无人值守设备智能边缘盒子


这是一款具备21T算力机器人无人值守设备智能边缘盒子是一款基于NVIDIA® Jetson Xavier NX系列模块设计的计算平台,内置集成Xavier NX模块,预装 Ubuntu 18.04 操作系统,具备21TOPS浮点运算的AI处理能力,采用超强固轻型铝合金材料设计,风扇主动散热,尺寸轻巧外观新颖,丰富IO接口类型,预留便于现场安装的底部支架,具备超长MTBF稳定运行能力,可应用于机器人、无人配送车、低空防御、智能巡检、智慧楼宇等自主化机器,是边缘端部署 AI 算力进行深度学习的理想载体。


方案4



英伟达5G智能巡检边缘计算盒子


21T算力5G智能巡检边缘计算盒子为一款基于NVIDIA® Jetson Xavier NX系列模块设计的计算平台,内置集成Xavier NX模块,预装 Ubuntu 18.04 操作系统,具备21TOPS浮点运算的AI处理能力,支持4G/5G功能,超强固轻型铝合金材料设计,无风扇结构传导被动散热,尺寸轻巧外观新颖,丰富IO接口类型,预留便于现场安装的底部支架,具备超长MTBF稳定运行能力,可应用于机器人、无人配送车、低空防御、智能巡检、智慧楼宇等自主化机器,是边缘端部署AI算力进行深度学习的理想载体。


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