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机器视觉检测设备中的外观缺陷检测难点分析
2018.09.29
随着现在技术的不断进步和生产制造业需求的不断提高,传统的光学筛选机检测技术已经不能跟上时代的需要了,相信很多的人都会觉得光学筛选机相机摄取像素的质量太差不能进行检测,如果按照常规的算法去分割处理显然确实不容易检测。

东莞市瑞科自动化设备有限公司拥有强大的研发实力,尤其在软件研发上不论是资金投入还是成果转化率都是遥遥领 先于同行的,每年公司利润的40%都会投入到研发当中去。近年来不断研发团对算法组不断的推出一些智能检测算法,尤其是在机器自学习领域,取得很多实用性很强的技术成果。

取出一副图像,乍一看没有任何缺陷,仔细一看缺陷很多,而且每种缺陷类型还不一样,这是一个让人头疼的问题,怎么才能把这些隐蔽性缺陷一一识别出来呢,这正是东莞市瑞科自动化设备有限公司软件团队重点关住的一个领域。人工智能说点通俗点就是让机器设备像人一样的去思考问题,去学习一些的新的知识来提高机器设备自身的工作能力。
在一些复杂的图像中寻找出目标图像特征,这就需要机器设备有一定的主动分析能力,因为未知的图像特征不断的出现,我们不好去一一限定,为了能找出这些特征,就需要光学筛选机的大脑具备一定的主动分析、主动识别能力。

下面图像中用采用东莞市瑞科自动化设备有限公司最 新智能检测软件可比传统检测软件检出率提高30%,可大大提高光学筛选机的效率。

数据提供:天助网    
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