CPU模塊 1794-IB32 放電電壓平穩

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目前，現代化工業生產的產品形態朝著多樣化、多元化方向發展，隨著產品設計的復雜化和生產速度的加快，工業缺陷檢測面臨著前所未有的挑戰。

因此，如何在保持生產效率的同時，實現對復雜、細微瑕疵的識別，成為亟待解決的問題。

缺陷檢測原理

機器視覺助力生產自動化

缺陷檢測是指對工件的表面缺陷進行檢測，例如工件表面的斑點、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包括數字圖像處理技術和機器視覺技術。數字圖像處理技術主要針對數字圖像，包括圖像的增強、濾波、分割和取樣等處理技術。而機器視覺技術則是基于數字圖像中的分割和模式識別，針對現有場景中的圖像進行應用分析，通過處理，識別出其中的缺陷，從而實現產品缺陷的自動化檢測，并對這些缺陷進行定位。

簡單來說，機器視覺再現人類解讀圖像的能力，“眼睛”被傳感設備和機器學習算法驅動的視覺設備所取代。通過使用大型圖像數據集進行訓練，深度學習模型可以解釋給定圖像的內容，用于缺陷和異常檢測。

（人類視覺過程）

（基于人工智能的機器視覺，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

在工業缺陷檢測過程中，面臨的一個較大問題是部分缺陷偏小，因為小尺寸的缺陷通常在圖像中具有低信噪比，難以實現jingque檢測。例如，在半導體制造、精密機械加工、電子產品組裝等高精尖領域，缺陷往往微小且多樣化，人工檢測不僅耗時費力，且難以保證一致性。

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

由于產品缺陷種類繁多且干擾因素眾多，華漢偉業通過多尺度特征融合訓練與小目標缺陷檢測技術，能夠將微小的缺陷尺寸特征進行放大處理。

在產品缺陷檢測中融合了深度學習技術，不同于傳統工業機器視覺基于規則解決問題，深度學習通過對大量“OK”和“NG”圖片特征的自動學習和缺陷標注訓練，從而完成模型的建立，在后續遇到新增缺陷類型時，只需要完成新類型缺陷樣本訓練優化就能實現新的缺陷檢測。

華漢偉業能夠輕松應對瑕疵，將微小缺陷的檢出率提升至99%以上，人力替代效率達到80%，縮短檢測時間約40%，實現缺陷檢測度和檢測效率的提升，大幅度降低人力成本。目前，華漢偉業自主創新構建的視覺系統解決方案已實現1000+生產線部署的落地應用。

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