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胶管类产线-AI智能瑕疵检测解决方案

传统上,胶管产线的产品质检主要通过人工完成。

胶管产品的瑕疵种类众多,要求检测精度非常高,部分瑕疵无法通过肉眼辨别,只能通过手部触感确认,管理方式粗放且不稳定。

媒智科技利用自研的深度学习AI计算机视觉技术,结合创新性设计的自动化机构设备,填补行业空白,实现了针对胶管类产线的AI智能瑕疵检测解决方案。

 

场景挑战:

1、缺陷种类多样,形态多变

2、橡胶管外面成弧形,不同角度缺陷表现形态不同

3、缺陷目标小,程度低,容易与正常区域混淆

4、部分缺陷样本数量稀少,不易收集

 

解决方案:

1、传统图像处理算法与深度学习算法相结合

2、采用深度神经网络,检测算法对缺陷定位,语义分割网络切分缺陷边缘,分类算法确定缺陷类型

3、 数据增强、图片合成,构造缺陷样例,丰富训练数据

4、结合多个相机检测结果综合决策判定缺陷情况

 

成像效果示意图:

2021-01-21-13-40-02_凸起-鼓包

2021-01-07-16-23-42_凸起-疙瘩2021-01-22-09-52-23_凸起-死料

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2021-01-07-13-35-00_凹陷-凹陷2021-01-07-15-21-15_凹陷-压痕

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2021-01-13-14-41-49_伤痕-破损2021-01-07-16-09-44_伤痕-擦伤

2021-01-13-14-25-15_伤痕-划伤

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2021-01-07-16-03-14_外观-扭曲

2021-01-07-15-23-48_外观-杂质or异物2021-01-12-10-44-18_外观-线痕

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

产品架构:

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应用案例—汽车胶管表面缺陷检测:

某跨国企业,全球领先的汽车用橡胶管生产企业于2021年应用本解决方案,替代传统人工质检,大幅提高了质检的水平,被该司评价为:“填补了行业空白”

 

 

应用难点:

1、橡胶管在产线上处于运动状态,表面周圈360度均需检测,采集困难

2、橡胶管缺陷类型多样,编织方式多样,不同纹路对检测有干扰

 

关键技术:

1、 采用环绕固定频率拍摄,检测无死角

2、传统算法和深度学习算法相结合:传统算法检测尺寸快速排除“凹凸”类缺陷;深度学习算法检测“疙瘩”、“划伤”、“死料”等形态多变的缺陷,泛化性强

 

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产品性能:

检测节拍:15m/min

检测对象:橡胶管2种材质(“编织”、“缠绕”),不同直径尺寸(15mm-25mm)

拍摄方式:9个相机环绕360度拍摄

检测指标:缺陷检出率 95%

 

 

产品中心

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