.jpg "表面缺陷檢測設(shè)備—全自動光學(xué)篩選機(jī)—視覺檢測機(jī)—ALFA檢測系統(tǒng)")
| 產(chǎn)品參數(shù) | |||
|---|---|---|---|
| 品牌 | ALFA | ||
| 版本號 | 版本 5.22.168.500 及以上 | ||
| 包裝清單 | 配件齊全 | ||
| 運(yùn)行環(huán)境 | .Net 運(yùn)行庫 4.61 及以上. | ||
| 語言版本 | C# | ||
| 硬件環(huán)境 | Inb core I5 以上 | ||
| 操作系統(tǒng) | Win7 | ||
| 8 | |||
| 10 64 位 | |||
| 配套附件 | 光源、相機(jī)、鏡頭、電腦 | ||
| 軟件名稱 | ALFA 深度學(xué)習(xí)視覺軟件 | ||
| 硬件配置 | CPU、顯卡、內(nèi)存、硬盤、USB 插槽 | ||
| 內(nèi)存 | 8G 以上 | ||
| 標(biāo)識 | 人工標(biāo)注的結(jié)果叫做標(biāo)識 | ||
| USB 插槽 | 一個 USB2.0 及以上 | ||
| WIBU-SYSTEM | 版本 5.22.168.500 及以上 | ||
| 技術(shù)特點(diǎn) | 深度學(xué)習(xí) | ||
| 功能 | 深度學(xué)習(xí)視覺軟件 | ||
| 可售賣地 | 北京;天津;河北;山西;內(nèi)蒙古;遼寧;吉林;黑龍江;上海;江蘇;浙江;安徽;福建;江西;山東;河南;湖北;湖南;廣東;廣西;海南;重慶;四川;貴州;云南;西藏;陜西;甘肅;青海;寧夏;新疆 | ||
在工業(yè)生產(chǎn)中，由于生產(chǎn)和運(yùn)輸環(huán)境中的不可控因素，容易產(chǎn)生劃傷、擠壓和劃傷等缺陷。大多數(shù)缺陷都非常小，甚至很難用肉眼識別。這些缺陷造成的不良品率極大地制約了行業(yè)的發(fā)展。在中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級過程中，產(chǎn)品質(zhì)量應(yīng)銷往歐美等發(fā)達(dá)國家，使產(chǎn)品更具競爭力。缺陷產(chǎn)品最終不能出現(xiàn)在成品中是不可避免的。一方面，如果可以提前發(fā)現(xiàn)并消除缺陷零件，可以創(chuàng)造成本優(yōu)勢。另一方面，人工檢測一般是在強(qiáng)光或顯微鏡下進(jìn)行。人們?nèi)菀灼诤驼`判，對經(jīng)驗的要求也很高。現(xiàn)在在大多數(shù)工廠要找到檢測人員并不容易。在各種因素的驅(qū)動下，自動化、智能化的外觀檢測產(chǎn)生了巨大的市場需求。然而，許多工廠剛剛從人工轉(zhuǎn)向視覺，市場潛力無限
除了人工檢測外，使用機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行缺陷檢測是最常見的做法，機(jī)器視覺需要依賴兩個部分：硬件模塊和軟件模塊。硬件模塊最重要的功能是圖像采集，軟件模塊主要負(fù)責(zé)圖像處理、分析和檢測。機(jī)器自動外觀檢測一般采用傳統(tǒng)的視覺算法方法，主要包括面積分析、顏色提取、差異比較、灰色分析、斑點(diǎn)計算等，但這些方法依賴于被測對象，存在檢測效率低、誤檢率高、針對不同目標(biāo)進(jìn)行有針對性編碼等問題。隨著深度學(xué)習(xí)圖像檢測技術(shù)的發(fā)展，尤其是在自動特征提取和端到端檢測方面，它表現(xiàn)出良好的性能，使深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確、快速地從圖像中識別目標(biāo)，并具有較強(qiáng)的魯棒性。因此，基于深度學(xué)習(xí)的圖像檢測技術(shù)在缺陷檢測領(lǐng)域受到了越來越多的關(guān)注
有許多傳統(tǒng)的圖像特征提取和圖像線分析算法，可以使用halcom的傳統(tǒng)圖像特征提取算法。例如，在對數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪后，可以使用open CV中的邊緣檢測算法來定位和檢測圖像邊緣。通過差分和微分的方法找到符合特征的邊緣信息，然后通過一些人工設(shè)計的特征提取算法對信息進(jìn)行匹配，找到符合缺陷特征的信息，從而完成缺陷檢測
與傳統(tǒng)的需要人工提取特征的方法相比，深度學(xué)習(xí)中的圖像分析操作相對簡單。它主要依賴于深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練的模型。在檢測過程中，模型會根據(jù)訓(xùn)練過程中自動學(xué)習(xí)到的模型特征，對卷積運(yùn)算提取的圖像特征進(jìn)行檢測和判斷，然后給出“其他”判斷結(jié)果。在使用深度學(xué)習(xí)的過程中，省略了人工圖像處理和特征提取的操作，并用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替人來完成這些操作。此外，對于復(fù)雜的特征，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將比這些工作中的人更好
近年來，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用效果越來越好，這在很大程度上取決于當(dāng)前信息時代大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。例如，目前，為了加強(qiáng)社區(qū)內(nèi)外的門禁管理，許多社區(qū)使用了廣泛使用的人臉識別設(shè)備，甚至使用了戴口罩的人臉檢測，希望不脫口罩就能識別居民。如果這樣的設(shè)備要滿足日常使用的需要，就需要服務(wù)器算法中經(jīng)過適當(dāng)訓(xùn)練的模型的支持，這樣的模型需要大量的人臉數(shù)據(jù)來饋送。相對而言，人臉數(shù)據(jù)很容易收集和標(biāo)記。只要將采集設(shè)備設(shè)置在交通量大的區(qū)域，一天就可以采集數(shù)千張人臉照片。對于人臉照片，普通的標(biāo)記人員可以更好地完成標(biāo)記。然而，在工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場，產(chǎn)量相對較高，測試目標(biāo)是專業(yè)的。需要更多的專業(yè)人員來判斷缺陷內(nèi)容，無法滿足大量缺陷樣本的采集。由于樣本數(shù)量太少，訓(xùn)練模型時存在擬合問題。因此，為了分析目標(biāo)檢測中典型算法的優(yōu)缺點(diǎn)，為了解決小樣本學(xué)習(xí)過程中的模型過擬合問題，需要提出靈活的模型網(wǎng)絡(luò)缺陷檢測算法框架
目前，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用，在生產(chǎn)線上運(yùn)行正常，效果良好，其中大部分是ALFA深度學(xué)習(xí)軟件，我估計開源深度學(xué)習(xí)算法可能包裝得很好，但實(shí)際情況是幾乎沒有任何產(chǎn)業(yè)落地，所以所謂的開源深度學(xué)習(xí)標(biāo)簽軟件是一堆雞毛，根本無法商業(yè)化。由于擁有一整套機(jī)器視覺檢測設(shè)備，它是一套完整的集成產(chǎn)品，包括運(yùn)動控制、人機(jī)界面、數(shù)據(jù)管理、機(jī)器視覺（傳統(tǒng)）、機(jī)器視覺（AI）、機(jī)械設(shè)計、電氣部件、生產(chǎn)組織管理等因素。不僅解決了人工智能算法的問題，你還可以制造機(jī)器或把它做好。它是職業(yè)能力的集合。畢竟，一些細(xì)分領(lǐng)域的檢測設(shè)備數(shù)量較少，無法像汽車那樣大規(guī)模應(yīng)用，以獲得大規(guī)模的資金投入，吸引大量高素質(zhì)人才。自動化設(shè)備實(shí)際上是一個高度專業(yè)化的領(lǐng)域。當(dāng)技術(shù)門檻很高，收入和待遇持平時，很難吸引985所大學(xué)等大批頂尖人才加入。
AI光學(xué)視覺檢測設(shè)備生產(chǎn)廠家選擇東莞市埃法智能科技有限公司，埃法智能是一家主要從事機(jī)器視覺檢測設(shè)備和自動化外觀缺陷檢
