作为生产制造过程中不可缺少的一步，表面缺陷检测广泛应用于工业领域，包括3C电子、芯片半导体、食品医药、木材等行业。但随着智能化进程加快，制造工厂生产线的质量检测压力加剧，传统人工表面缺陷检测已经无法满足当前社会较高的检测需求，亟需寻求更高效的检测方式。
而通过机器视觉技术创新研发的表面缺陷视觉检测设备，能够自动且全面地检测产品表面各种形状和大小的缺陷，包括划痕、裂纹、凹凸、气泡等，实现对制造工业生产线智能化升级及对产品的质量控制。
随着人工智能技术和机器视觉技术的不断发展，表面缺陷检测设备也在持续升级与改进。公司在传统机器视觉技术的基础上，融合深度学习技术，以提高检测的准确性和稳定性，从而在更广阔的领域中发挥更大的潜力。
公司研发的基于AI视觉技术的表面缺陷视觉检测设备，通过工业相机捕捉产品的图像信息，再通过图像处理算法进行形态分析和形态检测，实现高效的表面缺陷检测。同时，该设备以非接触的检测方式，避免对产品的二次污染，还能储存和输出检测数据，便于后续统计和分析，保证了检测结果的稳定性和可靠性。
表面缺陷视觉检测设备还具有检测速度快、设定灵敏度高、高精度和高鲁棒性等优势，它能够识别出不同形状、大小和深浅的瑕疵，还能实现在不同光照环境下的正常工作，大幅提升生产线的生产效率，提升制造企业的整体竞争力。
由于被测产品在材质、形状、大小等方面存在差异，且在生产过程中，难以将缺陷和背景完全分离，导致缺陷特征不明显，给检测带来了较大的难度。
公司基于AI视觉的表面缺陷检测设备，通过高性能图像处理算法，能够对产品的外观缺陷进行精准识别和分析，是一种高效、准确、可靠的检测设备，已经被广泛应用于各种工业领域。
交换机钣金外观缺陷检测
项目难点
· 缺陷类型多样化
· 尺寸差异大，单个相机视野无法覆盖
· 光学不均匀性使局部检测特征弱
· 传统视觉建模板频繁，标记难度大，换型困难
技术优势
· 多源图像高精度拼接
· 多尺度图像目标检测和增强学习技术
· 采取区域特征图提取、微弱特征增强与特征图像分解等关键算法
项目效果
· 有效提升微弱特征在视野中的差异化
· 增强目标缺陷的纹理特征
· 提升缺陷的准确识别与反射噪点的抗干扰性
· 降低产品换型建模的频率，大幅减少用户操作换型工作量
气垫梳梳齿外观缺陷检测
项目难点
· 产品颜色多样化，颜色不同反光效果差异大
· 产品颜色的不确定性，导致打光难度高
· 不同颜色的长针顶瑞成像效果差异大
· 一套算法兼容多种颜色，难度很大
技术优势
· 利用轮廓仪扫描出产品整体的3D成像方案
· 采用405nm的短波长激光，大大降低颜色对成像影响
· 检测精度高，齿针短针超过0.5mm可被检测出来
项目效果
· 实现秒级检测，检测效率提升35%
· 兼容性高，适配常规的所有尺寸和颜色
· 检测精度0.5mm，肉眼不易观察到的缺陷也能轻易检出
综上所述，表面缺陷视觉检测设备在质量检测方面的优势明显，能够为快速发展的智能制造行业提供强大的技术支持。公司也将深度挖掘AI机器视觉行业，为工厂提供更多的灵活性和先进性检测设备，保证产品质量的稳定性和精确性。
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