汽車業

裝飾件最終組裝驗證

康耐視深度學習缺陷檢測工具可確認易混淆背景上元器件的存在性及位置

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最終組裝驗證包含各種不同的裝飾件,複雜度極高,挑戰傳統機器視覺檢測能力。檢測人員會以肉眼驗證像是束線帶與金屬外殼等所有組件都存在且正確組裝。明暗差異極小,導致難以判定束線帶是否位在正確的外殼。雖然檢測人員以肉眼識別束線帶的技術純熟,但速度太慢且不一致。Cognex Deep Learning 使用深度學習圖像分析,學會最終的裝飾成品外觀並可識別缺少的束線帶,準確度和檢測人員以肉眼檢測一樣,但卻有自動化系統的速度與可靠性。

下載深度學習汽車業應用指南

技術人員可在監視模式下使用康耐視深度學習缺陷檢測工具,基於一組「不合格」車飾件(線帶缺失)圖像及一組已知「合格」車飾件(線帶存在)圖像對系統進行訓練,以創建車飾件的完整參考模型。使用該模型,Cognex Deep Learning 可將缺少束線帶的裝飾件識別為異常與缺陷,在最終檢測期間判定為不合格。

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