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瑕疵检测是工业生产的重要环节,关乎生产质量的好坏,传统以人眼观察识别,即使目前有一些自动检测的方式,也只能检测出是否存在瑕疵,而难以对瑕疵种类进行判断。瑕疵种类的判断,有利于改善生产工艺,减少某种瑕疵的发生。
1.瑕疵检测分类器主要技术:
(1)识别到零件上的瑕疵;
(2)根据瑕疵的形状、灰度值、粗细等参数,确认该瑕疵是什么类型:沙眼、缩松、划痕、脏污等等;
2.基础条件:
以壳体的瑕疵检测为例,通过机器人带相机、光源,对零件各部位进行拍照,得到灰度图像。经过一段时间的素材采集,可得到1000份的基础数据,对这1000份的瑕疵基础数据分析(即输入),根据质检人员对这1000份瑕疵的分类(即输出),确认瑕疵检测分类的预测方法(可通过深度学习完成)。
3.成熟度:
目前由于该技术难度较大,并不成熟,但市场需求非常大。
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