汽車業

活塞環檢測

康耐視深度學習缺陷檢測工具簡化帶紋理金屬表面上缺陷的自行檢測和表徵

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活塞的壓縮環在往復式引擎有數項功能,可密封燃燒式和調節油料消耗量。因為活塞的反廣光金屬表面,使得壓縮環上的缺陷難以探測。汽缸的活塞有時會描繪成模糊且失焦的圖像。製造過程中都會有的一般金屬表面特徵變化,及包括鏽點,白色區域,甚至是表面裂痕與裂縫等,有時都允許通過檢測。然而會影響活塞性能且有害缸內壓縮等級的長條刮痕,則會指出為真正的缺陷。檢測系統在識別任何長條刮痕時,亦必須容許壓縮環表面的一般變化與微小的異常。

要依照  基於規則的演算法以程式設計出可檢測該複雜度的功能,需複雜的缺陷資料庫。人工以肉眼檢測,雖然較有彈性,但速度太慢。Cognex Deep Learning 提供有效的檢測解決方案,結合人工鑑別微小變化的能力與自動化系統的可靠性,一致性與速度。  工程師可在監視模式下使用康耐視深度學習缺陷檢測工具,基於一組具有代表性的已知「合格」壓縮環圖像和「不合格」壓縮環圖像對基於深度學習的軟體進行訓練。技術人員可在已知的「不合格」圖像出現長條刮痕處,及在有正常變化與鏽點與小裂痕等可容許缺陷的「合格」圖像加上註釋。依照這些圖像,Cognex Deep Learning 可學會活塞的自然形狀與表面特徵,及一般的刮痕外觀。其他圖像可在驗證測試期間加入訓練組合,以反映出額外的範例並協助系統發揮最大效用。在訓練階段與驗證期間可以持續調整參數,直到訓練模型可正確探測和區分出有長條刮痕的所有圖像為止。在執行期間,軟體可將有長條刮痕的圖像特徵描繪為缺陷,同時學會辨識和忽略不相關的特徵變化。

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