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:
产品机构:
产品优势对比:
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。