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汽车制造空调散热器缺陷检测应用案例

        汽车空调散热器表面因为工艺、搬运等原因导致缺陷的产生,使用人工检测方式,效率低下且易误判。现采用深度学习的方案替代人工。

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一、需求描述:

1、空调完成生产搬运后会产生缺陷,需要对脏污、磕伤、错位、压痕等缺陷进行检测

2、改变人工检测效率低、准确率低的现状

二、技术要求:

1、要求检出不同的缺陷类别,并进行缺陷的分类。

2、检出率要求99.95%以上,误检率控制在1%以下。

3、兼容不同的产品类型。

方案架构

考虑产品形态和现场的机构,方案选择MV-CL020-40GM 2K线阵相机进行采图,配合高亮线阵光源,凸显产品检测特征。

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方案优势

1、利用深度学习算法进行缺陷的检测和缺陷类别的判断,通过缺陷的收集和模型迭代,综合识别率达到99%以上,过检控制在2%以下。

2、对缺陷进行类别判断,反向推动客户工艺的改善和提升。

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