矩视智能▲AI视觉在金属零部件中的全方位检测
金属零部件作为工业生产基础 ， 生产工艺复杂 ， 需要经过机械加工、冲压、精密铸造、粉末冶金、注射成型以及其他特殊加工过程 ， 每个过程都需要进行严格把控 ， 确保产品质量 。 金属零部件的应用几乎涵盖生活中所有行业 ， 与我们的生活息息相关 ， 如：常见的螺母螺钉、手机盖板、刹车片等 。 因实际生产需求不同 ， 零部件的种类繁多、大小不一 ， 其进行表面检测、尺寸测量、目标定位等流程时难度大、准确率低 ， 无法满足实际生产需求 。
文章图片
为解决工业生产中的视觉难题 ， 北京矩视智能科技有限公司推出矩视智能工业AI视觉云平台(www.nb-ai.com)可对金属零部件表面缺陷、尺寸、位置等信息进行学习并识别 。 区别于传统视觉算法 ， 优化后的算法可有效解决图像采集过程中出现的高反光、高亮度等问题 ， 识别速度快、准确率高、通用性强 ， 可以解决各种金属零部件生产过程中的视觉难题 。
产品：
矩视智能工业AI视觉云平台(www.nb-ai.com)利用深度学习算法框架结合自主研发的模型成功实现了字符识别、尺寸测量、缺陷检测以及目标定位的云端化 ， 用户只需通过在线操作 ， 平台进行自定义学习 。 即可应对不同形状、场景干扰等情况 ， 实现了复杂场景下的识别检测 。 具有抗干扰能力强、准确率高、算法自升级等优势 ， 可以满足绝大部分工业场景的检测标准 。
文章图片
矩视智能工业AI视觉云平台操作流程
案例：
一、金属零部件缺陷检测：
由于金属零部件加工过程复杂 ， 表面容易出现划痕、裂纹等缺陷 ， 且缺陷种类、大小均不相同 。 传统算法识别效果不够理想 ， 对于细小的缺陷识别准确率低 ， 且容易受到金属零部件表面反光、颜色相近等其他因素干扰 。
文章图片
矩视智能工业AI视觉云平台(www.nb-ai.com)——金属零部件缺陷检测优势：
云平台针对金属零部件缺陷特点搭建了专属底层卷积神经网络架构 ， 可以实现像素级的缺陷检测 。 平台操作简单 ， 只需用户上传图片后 ， 选中需要检测的缺陷并标记 ， 点击训练后即可自主进行学习 。 同时不会受到颜色、背景等因素干扰 ， 检测速度可达到毫秒级 。
文章图片
二、金属零部件尺寸测量：
作为汽车、3C等行业的基础 ， 零部件加工必须保障其安全性、可靠性 ， 严格把握其生产尺寸是生产的关键 。 目前金属零部件的测量方法主要是使用传统的检测模具、测量机等 ， 此类机械设备会随着使用时间的增加 ， 精度不断地降低 ， 经常更新设备成本高 ， 操作也不方便 。
文章图片
【矩视智能▲AI视觉在金属零部件中的全方位检测】矩视智能工业AI视觉云平台(www.nb-ai.com)——金属零部件尺寸测量优势：
云平台不同于其他视觉产品 ， 它不需要用户了解任何算法知识 ， 只需要将样本图片上传并进行标注 ， 即可实现曲率、宽度、直径、面积等信息的测量 ， 并对样本进行有效的分类 ， 随着数据的增加 ， 识别率无限趋近100% ， 可直接应用于金属零部件生产过程中的测量环节 。
文章图片
三、金属零部件目标定位：
金属零部件安装或摆放过程中 ， 需要人工将其摆放至指定位置 ， 受金属零部件大小、重量、形状等因素影响 ， 人工操作存在很多局限性 ， 传统的机械操作容易出现较大误差 ， 并且工作效率也低 。
推荐阅读
- 「中国软件网」实现生产少人化，走向智能化，新朋联众探索工业互联
- WitsView▲出货下修、厂商削价？智能手机生产量下滑波及面板业
- 智能家：荣耀30s怎么打开悬浮球
- 2020改变就在眼前，量化派助力多行业人工智能化
- 小度在线搞事情：帮别家回收旧产品还送小度智能屏！
- 洛阳晚报■产品畅销海内外，研发智能充电桩
- 『接风娱乐』人机对战协作新时期已经来临，提高智能化与人工智能技术趋于结合
- 北晚新视觉网：心疼！救火战士看到自己的照片哭了
- #华添软件#出身卑微，还妄想分银行蛋糕！，快赚工厂：信用卡智能还款
- 「杨剑勇」智能化网点应运而生，银行业积极拥抱金融数字转型