汽缸檢測

康耐視深度學習缺陷檢測工具能可靠地檢測金屬中的氣孔

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汽缸體是汽車引擎的基本架構。大型汽缸是往復式引擎主要執行部分，主要是支承活塞在壓縮時上下泵動。汽缸一般是由金屬鑄成且有時是覆有潤滑油的濕式或「乾式」缸套。因汽缸壁會和活塞的壓縮環接觸，故必須堅固耐用。汽缸容許其金屬表面稍有不規則，這會隨著機械磨損變得光滑，但不得包含氣泡 (稱為「孔隙」)。因為汽缸表面粗糙，且由於景深造成圖像周遭的邊緣看起來模糊，使得這些缺陷特別難以檢測。汽缸反廣光表面上的鏡面反射光或眩光也讓檢測變得複雜。容許特徵形狀與位置及眩光與模糊上眾多微小變化的自行檢測程式，更是難以撰寫。

在相同的光源條件下，Cognex Deep Learning 可迅速識別孔隙，而其他方法卻還在設法檢測。工程師可用一組代表「合格」與「不合格」的汽缸圖像，利用遮罩篩檢程式調整興趣區，消除軸中鏤空的明亮圓平面，在數分鐘內完成訓練軟體。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，對標記為「不合格」的圖像中的氣孔進行注釋，並調整參數，包括特徵尺寸，比例，寬高比和剪切模量，以確保所創建的參考模型充分考量所有外觀變化。描述正常汽缸的「合格」圖像可協助軟體學會可容許何種類别的些微鑄造異常與變化。工程師能重新訓練系統，調整參數並增加其他圖像，直到模型能歸納出正常的汽缸外觀並辨識出異常情形為止。在執行期間，基於深度學習的軟體可在毫秒內檢測每個圖像，將帶有孔隙的特徵描繪為缺陷，並將其他特徵視為正常。