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思科智造101第二弹、“基于图像缺陷检测”已准备就绪

2018-09-10 14:16:48   作者:   来源:CTI论坛   评论:0  点击:


  “思科智造 101” 愈演愈烈
  今天即将登场的是二号选手:
  基于图像的缺陷检测解决方案
  选手已准备就绪
  请欣赏TA的表演
  大家好,我就是传说中能够提高产品质量的基于图像的缺陷检测解决方案!看我名字就知道,我的技能是检测钢板、金属、纸张、玻璃等工业产品的表面缺陷,比如刮伤、压伤、残边、孔洞、凹槽等,要问我拿什么本领“吸粉”?且听我慢慢道来——
  颠覆传统,重新定义缺陷检测
  在传统做法中,产品表面的缺陷检测主要依赖于人工和机器视觉检测!
  整条生产线的工人睁大双眼  只为捕捉产品表面的细微缺陷,准确率和效率令人“捉急”!
  在全数字化高速发展的今天,制造企业亟需一种高效又准确的表面缺陷检测解决方案!
  所以,我来了!
  基于深度学习的我融合了思科 IoT 技术和人工智能技术的表面缺陷检测系统,不仅可以在生产线实时在线检测,也可以离线检测,即时给你直观的检测结果!如何衡量我的准确度?有数据有真相——
  举个例子来说:对于钢板缺陷 6 分类故障检测,传统模拟识别的错差率>30%,逃脱率>10%;而我能做到错差率<10%,逃脱率<5%!
  出类拔萃,请为我打 Call
  我之所以能够简单、快速、精确地测量各种不同大小尺寸的金属、纺织品等物体表面缺陷,是因为我采用了 Cisco Kinetic 等思科 IoT 技术,不仅能大幅提高检测效率,还能带来以下优势:
  • 大幅缩短测量时间:视频检测优于 20fps,图片检测优于 0.5s/image;
  • 避免人为误差,检测精度高:好坏准确率优于 85%,逃脱率优于 5%,平均缺陷种类判别准确率优于 90%;
  • 测量数据应用简便
  • 测量范围广
  • 安装操作简单
  • 对环境要求宽松
  • 软硬兼施,实力超群
  考虑到模块化易于部署与管理,我融合了不同的软件和硬件模块,它包括数据源、数据存储、数据可视化、应用和云几个部分:
  在不同模块子系统的配合下,完成一次检测,我需要经历如下流程——
 
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