在線研討會預告：面向高反光產品的外觀瑕疵檢測方案

工件外觀瑕疵檢測難點如何破解？
反光、透明材料如何測量？
七海智能瑕疵檢測有哪些應用范圍？

2020年9月29日下午，七海測量開發經理劉忠將做客慕尼黑LEAP展主辦方舉行的主題為“測試測量及智能檢測在電子行業的應用”在線直播研討會。與大家分享面向高反光產品的外觀瑕疵檢測方案。

長按以下二維碼或者點擊”閱讀原文”，即可觀看直播。

會議主題：
產品外觀檢測難點有哪些？如何實現高反射面及透明產品的表面瑕疵檢測？

時間：
2020年9月29日（星期二） 14:00-14:30

演講主題：面向高反光產品的外觀瑕疵檢測方案
講師：劉忠
七海測量
開發經理（?？怂箍迪冗M技術研究中心開發經理，產品外觀智能檢測項目負責人。）

?？怂箍低庥^瑕疵檢測方案

基于AI深度學習算法，按照人腦的判斷理念，來進行學習和缺陷檢測，集快、準、高的特征優勢于一體，廣泛適用于16類瑕疵，10大行業。

學習速度快
針對產品某一類型的瑕疵，輸入10張以上瑕疵樣本，系統通過深度學習建立自己的NG數據庫，從而形成針對該種類缺陷的神經網絡：當被檢測工件通過成像系統，即刻被智能識別、標記和分類。

識別判斷準
Proxima瑕疵檢測軟件可有效的完成高干擾背景下的缺陷識別和不規律的圖像分析，達到人眼辨別水準，并且多層神經網絡層對學習模型進行了有效訓練，使得瑕疵檢測率高于傳統檢測方式。

2D玻璃：缺陷識別率：大于98% 漏檢率：小于0.5%
金屬殼體：缺陷識別率：大于98% 漏檢率：小于0.5%

檢測效率高
使用獨立GPU進行圖片處理，可多GUP并行，使得檢測時間可低至毫秒級別。
測量過程中獲取的圖像可以進一步的學習，從而減少優化過程。
配合自動化實現車間在線完成零件外觀瑕疵的OK/NG判斷和分BIN。

適用范圍廣

2020年9月29日下午，與您不見不散！