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织带/安全带产线-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,精度要求高

2安全带本身颜色较多,有多种花纹和编织线条设计,集成算法难度高

3、缺陷目标小,颜色浅且检测速度快,筛选中容易误判

4、部分缺陷样本数量稀少,不易收集

 

 

缺陷类型

 毛球、剪刀口、色斑/色点、缝线、红线等7种瑕疵。

 

 

解决方案:

1、激光传感技术与深度视觉相结合,针对不同瑕疵多重筛选

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

3、从机械设计,到产品软硬件成型,完整端到端解决方案

 

 

成像效果示意图:

 

安全带1

 

 

产品机构

 

新建位图图像

 

 

 

产品优势对比:

 

img3

 

 

产品最终达成效果:

检测速率:产品运动速度≥70m/min;

检测精度:检出缺陷<1mm*1mm;

检测效果:缺陷检出比例>95%;

检出率:比较原工艺检出率 提升 20%;

误报率:比较原工艺误报率 降低 20%。

 

 

应用案例—织带表面缺陷检测:

某大型跨国集团公司,于2021年签订设备采购合同,设备总数量超过20套。

设备入厂后,替代原有人工超过40人,产品出库量达到之前三倍,产品品质有极大提升。

新设备为甲方提供完善追溯系统,生产工艺升级系统,档案管理系统,客户自动化能力大幅提升。

截至目前,本套系统为甲方节省成本累计超300万。

 

 

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