工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷可以說是對(duì)產(chǎn)品本身質(zhì)量的嚴(yán)重影響，那么企業(yè)如何避免一些表面缺陷，進(jìn)而控制質(zhì)量呢?質(zhì)量控制一直是生產(chǎn)企業(yè)面臨的最大問題。傳統(tǒng)的人工檢測(cè)不僅價(jià)格昂貴、容易疲勞、容易缺陷檢測(cè)等缺點(diǎn)，而且難以適應(yīng)高速生產(chǎn)系統(tǒng)，因此，智能視覺檢測(cè)在工業(yè)中的應(yīng)用為表面缺陷檢測(cè)提供了一種新的解決方案。
目前，機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)系統(tǒng)融合了許多在機(jī)器視覺領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用，并迅速整合了創(chuàng)新的檢測(cè)理念。根據(jù)自動(dòng)裝卸機(jī)制，可以實(shí)現(xiàn)分工或單站檢測(cè)。
因此，可用于汽車、電子等行業(yè)，我們也廣泛應(yīng)用于玻璃蓋板、手機(jī)、筆記本電腦、平板電腦、電子配件等產(chǎn)品的外觀檢測(cè)中。
有些人使用人工智能技術(shù)，這也是為用戶定義的缺陷類別進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，可以根據(jù)缺陷類別中極其細(xì)微的差異準(zhǔn)確地分類，并實(shí)現(xiàn)對(duì)檢測(cè)到的不同缺陷的可靠分類。
我們公司的缺陷分類功能大大加強(qiáng)了全過程質(zhì)量監(jiān)測(cè)、產(chǎn)品分類和工藝改進(jìn)。
在機(jī)器視覺智能缺陷庫(kù)中，我們可以建立一個(gè)缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)，并建立一個(gè)包含缺陷圖像和缺陷位置等所有缺陷特征的綜合缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)，從而改進(jìn)缺陷的檢測(cè)和分類。
在智能輸出的測(cè)試結(jié)果，這也是為測(cè)試結(jié)果，我們可以使用外部報(bào)警燈或其他外部報(bào)警設(shè)備提示，用戶可以查看他們通過表格，圖形等。
機(jī)器智能軟件可以自動(dòng)分析和統(tǒng)計(jì)這一部分的數(shù)據(jù)，并生成相關(guān)的趨勢(shì)曲線和圖表。
我們需要了解多組組合光、多站、多攝像機(jī)組合、自動(dòng)裝配線、伺服電機(jī)水平運(yùn)動(dòng)。
機(jī)器視覺經(jīng)典案例：
一、手機(jī)硬質(zhì)玻璃板檢測(cè)：檢測(cè)玻璃板崩邊、劃傷、黑點(diǎn)、透光、牙邊、壓傷等
二、字符缺陷檢測(cè)：檢測(cè)產(chǎn)品上噴印的字符、LOGO、標(biāo)識(shí)等缺失、斷裂、異物、顏色不均等。
三、手機(jī)外殼外表瑕疵檢測(cè)：檢測(cè)手機(jī)BP面、外側(cè)面(包括側(cè)面及圓角)壓傷、刮傷、色、雜質(zhì)、亮點(diǎn)、凸包、腐蝕點(diǎn)、沙粒壓傷等等。
四、logo表面瑕疵檢測(cè)：筆記本、平板電腦及手機(jī)，可檢測(cè)logo表面的碰傷、劃傷、麻點(diǎn)、白點(diǎn)、料線、凸包、研磨痕、橘皮等等
