深圳市斯邁爾電子有限公司2025-08-09
MV-SC3013XM 的深度學習功能通過樣本訓練與特征學習,突破傳統(tǒng)算法的局限,可處理復雜場景下的識別任務,具體應用如下:
缺陷分類與等級判定
不規(guī)則缺陷識別:針對金屬表面的氧化斑、塑料件的縮水、橡膠的裂紋等無明確邊緣的缺陷,通過 10 萬 + 樣本訓練,可實現(xiàn)高精度分類。在汽車剎車片檢測中,能區(qū)分 “輕微磨損”“中度磨損”“嚴重磨損” 三類狀態(tài),準確率達 98.5%,較傳統(tǒng)閾值法(75%)提升大幅;
多缺陷并發(fā)判斷:當工件同時存在多種缺陷(如手機外殼的劃痕、凹陷、色差),深度學習可一次性識別并標記優(yōu)先級,例如在 3C 質(zhì)檢中,優(yōu)先判定 “影響裝配的凹陷”,再處理 “外觀劃痕”,優(yōu)化人工復檢流程,效率提升 50%。
零部件分類與追溯
多類別識別:在汽車線束檢測中,可識別 10 種以上不同顏色、直徑的線纜,判斷排列順序是否正確,分類準確率達 99.2%,避免人工分揀的誤判;
字符與碼識別:對模糊、傾斜的印刷字符(如生產(chǎn)日期、批次號)或磨損的二維碼,通過深度學習 OCR 實現(xiàn)高識別率,在食品包裝檢測中,生產(chǎn)日期識別率達 99.5%,即使字符存在 30% 模糊仍能準確讀取。
復雜場景適應性
光照波動適應:在自然光干擾的戶外檢測(如汽車零部件入庫)或明暗突變的產(chǎn)線(如隧道爐出入口),深度學習模型對光照變化的魯棒性強,識別率波動<2%,遠優(yōu)于傳統(tǒng)算法(波動 15%+);
材質(zhì)差異兼容:同一缺陷在不同材質(zhì)上的表現(xiàn)(如金屬與塑料上的劃痕)存在差異,通過跨材質(zhì)樣本訓練,模型可統(tǒng)一識別標準,無需為每種材質(zhì)單獨調(diào)試,例如在電子元件檢測中,同時識別金屬引腳與塑料外殼的缺陷,通用率達 95%。
部署與優(yōu)化便捷性
用戶可通過 SCMVS 軟件采集樣本、標注缺陷、訓練模型,無需專業(yè)算法知識。模型訓練完成后可存儲為檢測方案,支持導入 / 導出,便于多設備批量部署。某電子廠通過 2 周的樣本積累(5000 張圖像),完成手機中框缺陷檢測模型訓練,上線后誤檢率<1%,較傳統(tǒng)方案縮短 80% 調(diào)試時間。
深度學習功能尤其適合 3C、汽車等對質(zhì)量要求嚴苛的行業(yè),為復雜缺陷檢測提供 “智能化” 解決方案。
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