结合激光，红外，超声、可见光等传感器采集工业产品三维点云图像、三维扫描图像、外观图像。通过这些无接触式数据采集方式获取工业产品的外观质量、尺寸、纹理等物理性能描述数据，利用机器视觉、深层神经网络等人工智能算法，实现工业产品在多方面的微检测检测，比如装配尺寸，定位误差等装配工艺上的误差，外观磕碰、划痕、无损、logo错印等表面外观微小缺陷检测，以及材料基底质量判定等等。此外，本产品利用边缘计算设备实现深度学习算法的运行，数据采集设备具有独立的嵌入式开发控制系统，通过插接的方式接入到现有的工业产品生产流水线，运行速度快，不需要额外改变现有的生产工艺节拍。最后，工业数据都具有一定应用领域的保密性，针对多个客户使用终端的场景，本产品采用联邦学习的框架训练深层神经网络模型。目前本产品已经完成了火花塞外观缺陷检测和轴承表面缺陷外观检测两种工业产品的成果转化。未来3-5年，达到每年15台以上生产规模，技术达国际领先水平。
微信公众号