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                金属表面瑕疵检测解决方案

                利用深度学习强大的特征学习和表↓达能力: 解决瑕疵类型复杂多变的难题。从数据收集处理∞、模型设计选型训练到系统集█成上线应用,提供一套那我晚上早你再谈完整的端到端AI解决方案

                项目背景

                在钢板生产中,对于质量检测存在较大痛点问题:

                   人工筛检效率低下,无法保证统一的拧检测标准,品质、生产效率无法第四十二 天下震动保证;

                   钢板瑕疵类型多样多变,生产环∞境复杂,如热轧钢板生产温度较①高容易产生雾化效果,利用摄像♀头采集时严重增加图像噪声,传统检测方法难以保证瑕疵识别的准确性、稳定性;

                 
                热轧钢板的六种典道型表面缺陷

                 

                方案介绍

                     支持生产线上直接检测

                 对生产线上钢板上下表面同ㄨ时采集,根据生产检测需求,可实施 “层流冷却前”、“层流冷却后”两种但不管如何拍摄方式

                    支持成品单独分明是压马路检测

                 

                核心算法

                可运行于主流深度学习网络这两个人名分别是框架Tensorflow 上

                以ω 卷积神经网络(CNN)为骨干架构,采用■语义标签,可以对图像画面中的前后景物体以更高效处理」速度实现更精确的识别,更控制不住好的从背景中分割出瑕疵区域

                系统集成上线应用

                提供算法模型集成化服务,输入输出采用RESTful API接口方式统一对接:

                  与已存在软硬←件(如工业相机◣采集图片)直接对接,无需换句话说重新改造

                  随时升级¤不改变原有对接方式,更利于迭代更新提升模型识别效果

                 

                 

                方案优势

                1. 采用深度学习方法实吞噬却让他立即改变了主意现智能检测,相比于传统算※法,适用性更▲强、准确率更▼高

                2. 瑕疵检测具〗备自主学习能力,随着数据增多可以不让我热血沸腾断提升识别准确率

                3. 提供】软硬件一体的解决方案,适用于多种类型瑕疵,针对⊙不同钢板产品提供针对性解决方案

                 

                应用案例

                 

                某工业企业的精密配件瑕◇疵检测