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機(jī)器視覺檢測設(shè)備中的外觀缺陷檢測難點(diǎn)分析
2018.08.17

隨著技術(shù)的進(jìn)步和生產(chǎn)制造業(yè)的需求不斷提高,傳統(tǒng)老舊的光學(xué)篩選機(jī)檢測技術(shù)已經(jīng)不能跟上時代的需要了,相信很多人都會覺得光學(xué)篩選機(jī)相機(jī)取像質(zhì)量太差而不能檢測,如果按照常規(guī)的算法去分割處理顯然確實(shí)不容易檢測。

東莞市瑞科自動化設(shè)備有限公司擁有強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力,尤其在軟件研發(fā)上不論是資金投入還是成果轉(zhuǎn)化率都是遙遙領(lǐng) 先于同行的,每年公司利潤的40%都會投入到研發(fā)當(dāng)中去。
取出一副圖像,乍一看沒有任何缺陷,仔細(xì)一看缺陷很多,而且每種缺陷類型還不一樣,這是一個讓人頭疼的問題,怎么才能把這些隱蔽性缺陷一一識別出來呢,這正是東莞市瑞科自動化設(shè)備有限公司軟件團(tuán)隊(duì)重點(diǎn)關(guān)住的一個領(lǐng)域。人工智能說點(diǎn)通俗點(diǎn)就是讓機(jī)器設(shè)備像人一樣的去思考問題,去學(xué)習(xí)一些的新的知識來提高機(jī)器設(shè)備自身的工作能力。

在一些復(fù)雜的圖像中尋找出目標(biāo)圖像特征,這就需要機(jī)器設(shè)備有一定的主動分析能力,因?yàn)槲粗膱D像特征不斷的出現(xiàn),我們不好去一一限定,為了能找出這些特征,就需要光學(xué)篩選機(jī)的大腦具備一定的主動分析、主動識別能力。

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