消費性產品業

塗裝缺陷檢驗

捉出棘手包裝表面上的缺陷

Cosmetic Defect Inspection

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深度學習工業圖像分析的圖形化程式設計環境

處理消費性包裝商品上的塗裝 (或表面) 缺陷時所面對的最大挑戰之一,就是經常在成型過程中造成且變化不定的缺陷。在生產過程早期,組件的粗糙表面上可能看不見碰撞、掛擦或汙點等常見缺陷。只有稍後在生產流程的特定照明條件下,才會看得見這些缺陷。雖然後期檢測成本相當高,但誤拒所產生的成本也不遑多讓。這項檢測在受管制產業中特別重要,包裝品質不良會導致產品召回事件或客戶申訴。

傳統視覺技術通常會遺漏複雜的表面包裝缺陷,像是標籤中有氣泡、色彩劣化、刮傷、裂縫、疊印,以及過度包裝或包裝不足的問題。人類檢測員可以輕易辨別這類難以預知的缺陷或變化,但對於使用基於規則的機器視覺演算法程式而言,卻相當困難。

Cognex 深度學習圖像分析軟體針對粗糙不平的金屬表面檢測塗裝缺陷時,可靠度和人工檢測人員相當,但卻是電腦化系統的速度。缺陷探測工具能以訓練圖像為基礎,構成可靠的組件形狀與紋理模型,在標準照明下,即使圖像品質不良,也能發現粗糙材質上的缺陷。其再由此將表面紋理變化識別為異常,然後使用分類工具再分類為碰撞或掛擦。

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