Example実例紹介
善用深度学习软件进行的形状检测
| 分类 | 电子零部件 |
|---|---|
| 工件 | 电子零部件 |
| 检测内容 | 焊接形状检测 |
| 应用 | 深度学习软件 |
Before
焊接部位每次形状都有不同，因此无法制定缺陷检出的标准，按照以往规则库进行的图像处理方式无法检出缺陷。因此，只能依赖人的目视检测。
After
善用深度学习软件，可学习缺陷形状，达到人的目视检测同等以上的缺陷检出效果。并可保存难以进行目视检测的检测结果图像和履历等。
【主要特征】
善用DL进行图像检测，没有原来图像处理设置中需要的许多工时的算法、文件、阈值的设定、调整等概念。仅学习合格图像或学习合格/不合格图像，可进行高精度检测。
※本公司使用康耐视公司的VisionProVidi。
此外，支持原来的机器视觉系统中困难、繁琐、高昂的复杂应用。对于偏差和缺陷的不均匀，灵活的深度学习软件拥有超越以往最高水平品质检测的性能，特别适合用于以下用途。
・缺陷检出
・表面处理・材料分类
・总成验证・变形部分检出
・文字读取（包括印刷歪斜）
善用DL进行图像检测，没有原来图像处理设置中需要的许多工时的算法、文件、阈值的设定、调整等概念。仅学习合格图像或学习合格/不合格图像，可进行高精度检测。
※本公司使用康耐视公司的VisionProVidi。
此外，支持原来的机器视觉系统中困难、繁琐、高昂的复杂应用。对于偏差和缺陷的不均匀，灵活的深度学习软件拥有超越以往最高水平品质检测的性能，特别适合用于以下用途。
・缺陷检出
・表面处理・材料分类
・总成验证・变形部分检出
・文字读取（包括印刷歪斜）