目前，現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品形態(tài)朝著多樣化、多元化方向發(fā)展，隨著產(chǎn)品設(shè)計(jì)的復(fù)雜化和生產(chǎn)速度的加快，工業(yè)缺陷檢測面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。

因此，如何在保持生產(chǎn)效率的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜、細(xì)微瑕疵的精準(zhǔn)識(shí)別，成為亟待解決的問題。

缺陷檢測原理

機(jī)器視覺助力生產(chǎn)自動(dòng)化

缺陷檢測是指對(duì)工件的表面缺陷進(jìn)行檢測，例如工件表面的斑點(diǎn)、凹坑、劃痕、色差、缺損等缺陷。

在缺陷檢測過程中，常用的圖像處理技術(shù)包括數(shù)字圖像處理技術(shù)和機(jī)器視覺技術(shù)。數(shù)字圖像處理技術(shù)主要針對(duì)數(shù)字圖像，包括圖像的增強(qiáng)、濾波、分割和取樣等處理技術(shù)。而機(jī)器視覺技術(shù)則是基于數(shù)字圖像中的分割和模式識(shí)別，針對(duì)現(xiàn)有場景中的圖像進(jìn)行應(yīng)用分析，通過處理，識(shí)別出其中的缺陷，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品缺陷的自動(dòng)化檢測，并對(duì)這些缺陷進(jìn)行定位。

簡單來說，機(jī)器視覺再現(xiàn)人類解讀圖像的能力，“眼睛”被傳感設(shè)備和機(jī)器學(xué)習(xí)算法驅(qū)動(dòng)的視覺設(shè)備所取代。通過使用大型圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)模型可以解釋給定圖像的內(nèi)容，用于缺陷和異常檢測。

（人類視覺過程）

（基于人工智能的機(jī)器視覺，可用于異常和缺陷檢測）

破解檢測難題

解除多種干擾因素影響

在工業(yè)缺陷檢測過程中，面臨的一個(gè)較大問題是部分缺陷偏小，因?yàn)樾〕叽绲娜毕萃ǔＴ趫D像中具有低信噪比，難以實(shí)現(xiàn)精確檢測。例如，在半導(dǎo)體制造、精密機(jī)械加工、電子產(chǎn)品組裝等高精尖領(lǐng)域，缺陷往往微小且多樣化，人工檢測不僅耗時(shí)費(fèi)力，且難以保證一致性。

產(chǎn)品表面微小的劃痕和毛刺等瑕疵可能會(huì)增加生產(chǎn)過程中的廢品率，或者需要額外的維修和返工，從而增加生產(chǎn)成本和降低生產(chǎn)效率。在某些情況下，微小缺陷可能會(huì)釀成重大的安全事故。例如，手機(jī)電池的極耳焊接毛刺過大，可能會(huì)刺穿絕緣膠帶和隔膜，從而造成極片的短路，導(dǎo)致電池自燃的重大安全事故。

由于產(chǎn)品缺陷種類繁多且干擾因素眾多，華漢偉業(yè)通過多尺度特征融合訓(xùn)練與小目標(biāo)缺陷檢測技術(shù)，能夠?qū)⑽⑿〉娜毕莩叽缣卣鬟M(jìn)行放大處理。

在產(chǎn)品缺陷檢測中融合了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，不同于傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器視覺基于規(guī)則解決問題，深度學(xué)習(xí)通過對(duì)大量“OK”和“NG”圖片特征的自動(dòng)學(xué)習(xí)和缺陷標(biāo)注訓(xùn)練，從而完成模型的建立，在后續(xù)遇到新增缺陷類型時(shí)，只需要完成新類型缺陷樣本訓(xùn)練優(yōu)化就能實(shí)現(xiàn)新的缺陷檢測。

華漢偉業(yè)能夠輕松應(yīng)對(duì)瑕疵，將微小缺陷的檢出率提升至99%以上，人力替代效率達(dá)到80%，縮短檢測時(shí)間約40%，實(shí)現(xiàn)缺陷檢測精準(zhǔn)度和檢測效率的提升，大幅度降低人力成本。目前，華漢偉業(yè)自主創(chuàng)新構(gòu)建的視覺系統(tǒng)解決方案已實(shí)現(xiàn)1000+生產(chǎn)線部署的落地應(yīng)用。

全方位檢測破除項(xiàng)目難點(diǎn)

覆蓋多領(lǐng)域缺陷檢測場景

華漢偉業(yè)提供了高速度、高精度、低成本的解決方案，搭載2D+2.5D+3D+AI算法的視覺檢測系統(tǒng)，讓依賴于目視檢測的較淺劃傷、凹陷等細(xì)微的瑕疵缺陷無所遁形。

以實(shí)際應(yīng)用案例為例：在鋰電池工業(yè)生產(chǎn)過程，密封釘焊接質(zhì)量檢測中，針對(duì)缺陷形態(tài)豐富、邊緣難以界定等難點(diǎn)，華漢偉業(yè)深度融合多種圖像處理方式，實(shí)現(xiàn)工件亞微米級(jí)尺寸測量，可有效識(shí)別0.1mm的針孔大小，誤判率≤0.3%。

在汽車三電中，華漢偉業(yè)使用3D視覺成像，通過AI的賦能，打通了數(shù)據(jù)從采集、分析到算法沉淀的全鏈路柔性化定制，實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)定子Tig焊點(diǎn)的缺陷檢測，精準(zhǔn)識(shí)別細(xì)微缺陷，漏判率為0，誤判率≤1%，視覺檢測精度可達(dá)到±0.1mm。

在3C電子行業(yè)，針對(duì)手機(jī)Type-C接口點(diǎn)膠質(zhì)量檢測，華漢偉業(yè)采用3D檢測技術(shù)，可分14個(gè)區(qū)域進(jìn)行精細(xì)檢測，區(qū)域聯(lián)動(dòng)，減少配置，一次拍照可準(zhǔn)確檢測“多膠、少膠、漏點(diǎn)、濺膠”等缺陷，可同時(shí)檢測A、B面，實(shí)現(xiàn)檢測精度≤0.1mm。

華漢偉業(yè)深度融合AI機(jī)器視覺技術(shù)和多種自研算法，針對(duì)不同行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用需求，以高效算法、快速識(shí)別、精準(zhǔn)檢出等優(yōu)勢，提供一定的技術(shù)支持，打造不同行業(yè)的成功案例。

未來，我們也將持續(xù)不斷攻關(guān)核心技術(shù)，創(chuàng)新研發(fā)機(jī)器視覺應(yīng)用，加速機(jī)器視覺方案在各個(gè)垂直領(lǐng)域的應(yīng)用部署，成為3D+AI交付專家。