적용 전망과 AI 머신 비전 정밀검사 기술의 개발

적용 전망과 인공 지능 기계 비젼 검사 기술의 개발

업체 정보

사람의 눈과 뇌 결정을 머신 비전과 AI 추리 계산으로 대체하고, 생산 더 많은 디지털화, 지능, 가시화와 지속성을 만들기 위해 전통적 제조업에서 산업용 제품에 품질검출과 구분을 통합하면서, KEYETECH는 항상 비전 기술의 분야에서 인공지능의 적용에 전념했습니다. 또한 매우 산업적 탐지의 효율성과 정확도를 향상시키고, 지적인 수준의 제조업을 강화합니다.

점검 원리

컴퓨터와 디지털 화상 처리와 같은 관련 기술의 개발과 함께, 이미지를 분석하고 처리하기 위한 컴퓨터의 능력은 위대한 진전이 되었습니다. 시각적 기술이 인공지능에 결합될 때, 수많은 최첨단 어플리케이션 필드는 나타났습니다. 자동화 검사의 분야에서, 사찰과 생산 과정의 통제를 실현하기 위해 실시간으로 제품 이미지를 처리하기 위해 시각 분석 기술을 도입함으로써, 이 기술은 머신 비전 사찰로 불립니다.

전통적 매뉴얼 육안 검사와 수동 측정 방법은 효율적이지 않고 테스트 결과가 쉽게 경험과 감정과 같은 주관 인자에 의해 영향을 받고 장기, 고강도 반복성 노동이 사람들의 물리적이고 정신적 건강에 도움이 되지 않습니다. 머신 비전 조사는 위에서 말한 단점을 가지고 있지 않고, 빨리 검사 과제를 완료할 수 있고, 대량 생산과 연속 생산을 위한 요구조건을 충족시키고 검증 결과의 정확도와 안정성에 뛰어납니다.

머신 비전의 중요성

머신 비전 검출 기술은 지적 측정이고 탐지, 측정, 해석, 판단과 판단 조종으로 사람의 눈과 손을 대체하기 위해 머신 비전을 사용하는 제어 기술입니다. 다른 검출 기술과 비교해서, 그것의 이익은 주로 다음을 포함합니다 : 정보, 포괄적인 정보 수집, 높은 검출 비율,고 정밀도와 기타의 높은 정도.

우리의 비전

머신 비전 산업은 최근 몇 년 내에 빠르게 성장했지만, 그러나 그것이 여전히 독자 연구개발이 부족하고 제품 품질과 기술 수준이 일반적으로 낮습니다. 주로 외국 비전 제품의 요원들의 역할을 하거나, 성숙한 머신 비전 시스템과 부품이 부족하면서, 많은 국내 제조업자들은 이차적 개발만을 합니다.

주된 이유는 이론적 연구의 낙후성에 있습니다, 특히 그 수준의 핵심 화상 처리 알고리즘이 외국 도시의 그것의 훨씬 뒤에 있습니다. 비싸고 유지하기가 어렵 그러나 또한 최신 기술을 얻는 것이 어려울 뿐만 아니라 외국 시험 장비를 구입하는 것 있습니다.

ai 알고리즘의 장점

• 결과의 정확도 : 전통적 비전 알고리즘과 비교해서, 깊은 학습 알고리즘의 안정성은 매우 향상되고 그것이 환경과 배경에서 일반적 침해에 적응할 수 있습니다. 동시에, 알고리즘의 정확도는 전통적 비전 알고리즘의 그것 보다 또한 더 높습니다 ;
• 알고리즘 다기능성 : 다른 결점을 위해, 단지 소수의 결함 샘플은 수집될 필요가 있습니다. 충분한 훈련 뒤에, 다른 결함 샘플은 자동적으로 확인될 수 있습니다. 채택된 알고리즘은 통합된 알고리즘 구조입니다 ;
• 개발 적시성 : 다른 결점을 위한 알고리즘을 개발하기 위한 어떤 필요가 없기 때문에, 전체 개발 주기는 매우 줄어들고 일반적 외관 불량 프로젝트가 실험을 위한 온라인을 가게 하기 위해 단지 2-3 시간이 필요합니다 ;
• 환경적 신뢰성 : GPU 계산 능력의 보증 때문에, 시스템 전체는 충분 연산 능력 마진으로 오랫동안 고온 환경에서 일할 수 있습니다.