工件外觀瑕疵檢測難點如何破解共創輝煌？
反光具有重要意義、透明材料如何測量？
七海智能瑕疵檢測有哪些應用范圍大部分？

2020年9月29日下午功能，七海測量開發(fā)經(jīng)理劉忠將做客慕尼黑LEAP展主辦方舉行的主題為“測試測量及智能檢測在電子行業(yè)的應用”在線直播研討會。與大家分享面向高反光產(chǎn)品的外觀瑕疵檢測方案體系。

長按以下二維碼或者點擊”閱讀原文”生產製造，即可觀看直播。

會議主題：
產(chǎn)品外觀檢測難點有哪些攜手共進？如何實現(xiàn)高反射面及透明產(chǎn)品的表面瑕疵檢測共同？

時間：
2020年9月29日（星期二） 14:00-14:30

演講主題：面向高反光產(chǎn)品的外觀瑕疵檢測方案
講師：劉忠
七海測量
開發(fā)經(jīng)理（海克斯康先進技術研究中心開發(fā)經(jīng)理經過，產(chǎn)品外觀智能檢測項目負責人簡單化。）

海克斯康外觀瑕疵檢測方案

基于AI深度學習算法明確了方向，按照人腦的判斷理念系統性，來進行學習和缺陷檢測，集快單產提升、準傳遞、高的特征優(yōu)勢于一體，廣泛適用于16類瑕疵勞動精神，10大行業(yè)開展攻關合作。

學習速度快
針對產(chǎn)品某一類型的瑕疵，輸入10張以上瑕疵樣本預下達，系統(tǒng)通過深度學習建立自己的NG數(shù)據(jù)庫的有效手段，從而形成針對該種類缺陷的神經(jīng)網(wǎng)絡：當被檢測工件通過成像系統(tǒng)，即刻被智能識別方案、標記和分類處理方法。

識別判斷準
Proxima瑕疵檢測軟件可有效的完成高干擾背景下的缺陷識別和不規(guī)律的圖像分析模樣，達到人眼辨別水準製高點項目，并且多層神經(jīng)網(wǎng)絡層對學習模型進行了有效訓練關註度，使得瑕疵檢測率高于傳統(tǒng)檢測方式。

2D玻璃：缺陷識別率：大于98% 漏檢率：小于0.5%
金屬殼體：缺陷識別率：大于98% 漏檢率：小于0.5%

檢測效率高
使用獨立GPU進行圖片處理深刻變革，可多GUP并行結論，使得檢測時間可低至毫秒級別。
測量過程中獲取的圖像可以進一步的學習質生產力，從而減少優(yōu)化過程適應性強。
配合自動化實現(xiàn)車間在線完成零件外觀瑕疵的OK/NG判斷和分BIN。

適用范圍廣

2020年9月29日下午先進的解決方案，與您不見不散拓展！