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高精度工業(yè)視覺檢測技術與應用白皮書(2024)目 錄景意義 2精工視檢展概述 4工業(yè)視檢測展現(xiàn)狀 4工業(yè)視檢測臨的戰(zhàn) 5精工視檢鍵技術 7云邊端體化同 8柔性化準數(shù)技術 9高精度覺檢算法 12人機交與多協(xié)同 15高度業(yè)覺測用案例 17汽車行輪轂面缺測 17五金行保溫表面質檢 20服裝行成衣檢與測量 23望倡議 26縮略列表 27參考獻 28背景及意義覺檢測技術來確保無遺漏的識別潛在缺陷。202332025檢測獲得極高的可用性和可靠性,并進一步向更多場景擴展。有重要意義。高精度工業(yè)視覺檢測發(fā)展概述工業(yè)視覺檢測發(fā)展現(xiàn)狀工業(yè)視覺檢測技術的蓬勃發(fā)展得益于底層技術的創(chuàng)新和市場需求的日益增工業(yè)視覺檢測是對感知、計算、機械等多項技術的交叉融合和綜合應用,相關基礎技術的進步主要包括如下幾個方面:圖像采集技術圖像處理技術AIAI5G間范圍,使云計算、邊緣計算也進入工業(yè)視覺質檢領域。硬件技術PLC、機械臂、滑軌、伺服電機、夾具等硬件,負責控制大量需求,推動工業(yè)視覺檢測技術的發(fā)展:機器替人器替人的重要要素。智能決策支持:AI柔性化生產復雜度的工藝,進一步推動視覺檢測技術向智能化和自適應方向發(fā)展。工業(yè)視覺檢測面臨的挑戰(zhàn)雖然高精度圖像采集、人工智能圖像處理、精密運動控制等技術快速發(fā)展,視覺檢測帶來諸多挑戰(zhàn)。AI述問題,成為推動高精度工業(yè)視覺技術發(fā)展的關鍵。精度檢測精度模型的快速推出??朔囊淮筇魬?zhàn)。統(tǒng)整體性能的有效途徑之一。高精度工業(yè)視覺檢測關鍵技術5G、AI圖3-1高精度工業(yè)視覺檢測關鍵技術體系如圖3-1,高精度工業(yè)視覺檢測關鍵技術體系由以下幾部分組成:的前提下同時可以實現(xiàn)更安全的數(shù)據(jù)傳輸和處理,將工業(yè)視覺檢測從本通過云邊協(xié)同的方式可以有效提高系統(tǒng)的響應速度和數(shù)據(jù)處理能力。3D柔性化數(shù)采方案,捕捉被檢測工件的圖像和三維數(shù)據(jù)。出構件的關鍵特征和潛在缺陷,并對檢測結果進行分類和評級。果匯總,快速調整生產線以滿足不斷變化的質檢需求。云邊端一體化協(xié)同“云邊端”一體化的工業(yè)視覺檢測,包括“管理中心(云)+生產中心(邊)(端5G以滿足產線生產節(jié)拍要求。3-2,5G以將云邊合設,既能快速設施,同時降低成本。圖3-2云邊端一體化協(xié)同平臺架構8柔性化標準數(shù)采技術在高精度工業(yè)視覺檢測系統(tǒng)中數(shù)據(jù)采集層通過高精度的工業(yè)相機、3D掃描化程度以應對多型號、多產品柔性產線的視覺成像需求。續(xù)的缺陷檢測與方案部署提供了可靠支撐。光源方案圖3-3環(huán)形光源輔助下的工件圖像采集圖3-4基于波長適配的工件圖像采集系統(tǒng)實物(3-3)(3-4)500廣泛滿足不同類型被檢測工件的成像需求。成像點位自主規(guī)劃圖3-5基于機械臂控制的工件檢測模型圖3-6基于機械臂控制的工件檢測系統(tǒng)實物3D(采用多模態(tài)組合成像的方式對工件進行初步環(huán)繞以確立自動拍攝路徑規(guī)劃方案(3-6采集。數(shù)據(jù)擴充圖3-7多模態(tài)大模型生成的人工缺陷樣本(3-7數(shù)據(jù)評估圖3-8基于Transformer的光學評價體系構建Transformer(3-8利用評價體系對圖片集評級后選取最合適的硬件參數(shù)設置方案。高精度視覺檢測算法多模態(tài)信息融合結合多視圖成像、圖像和文本多模態(tài)信息融合等方式的算法優(yōu)化,可以有效解決數(shù)據(jù)采集困難、數(shù)據(jù)質量低、缺陷難分辨等難點。圖3-9基于圖像和文本多模態(tài)信息融合的自適應分割算法3D2D重要信息,實現(xiàn)多尺度缺陷目標在不同場景下的準確檢測。無監(jiān)督小樣本學習與數(shù)據(jù)增強性低,迭代升級成本高等難點。圖3-10基于參考示例的無監(jiān)督小樣本算法化判別決策邊界,降低算法誤檢率,實現(xiàn)算法在線實時升級。多種類物體泛化。多尺度級聯(lián)的特征融合增強出及召回能力。圖3-11高精度缺陷識別、定位算法網(wǎng)絡結構度。服裝成衣缺陷檢測應用中,針對小目標缺陷檢測的時空多尺度注意力算法,人機交互與多機協(xié)同圖3-12高精度工業(yè)視覺檢測體系中的人機交互和多機協(xié)同CAD高精度工業(yè)視覺檢測應用案例汽車行業(yè)輪轂表面缺陷檢測力。場景需求405%的漏檢。圖4-1傳統(tǒng)人工質檢A、B、C、D和缺陷檢測帶來巨大挑戰(zhàn)。區(qū)域定義描述各區(qū)域對應的顏色A區(qū)域車輪正面B區(qū)域車輪窗口;螺栓孔斜面、氣門嘴孔斜面及裝飾孔斜面C區(qū)域車輪內外輪輞和輪輻背面;螺栓孔和氣門嘴孔表面D區(qū)域中心孔、安裝面和螺栓孔錐面(或球面)表4-1輪轂表面區(qū)域定義正面背面螺栓孔/裝飾孔氣門嘴孔方案實施

表4-2輪轂各區(qū)域劃分示意圖率。圖4-3輪轂表面缺陷視覺質檢系統(tǒng)云邊端一體(中心(端(云側(邊側AI(端側輪轂表面缺陷。柔性化數(shù)采側面、內表面、孔洞區(qū)域在內的全表面高清成像。高精度算法不同場景下的泛化能力,有效應對干擾,提升檢測準確性。應用成效1499.2%;NG100%,95.4%。3412(0.6輪轂/天)14-3,濟效益,預計工廠可在3年內實現(xiàn)回本。分析維分析度應用前應用后成本變化人員配置12人3人降低9人/年人工成本120萬30萬以10萬/人/年計算,降低90萬/年設備能耗010kw以0.6元/千瓦時計算,全年約6萬設備維護010萬每年設備維護費用10萬元每年節(jié)約成本(單條產線)預計成本節(jié)約74萬元/年表4-3改造收益估算除輪轂外,上述檢測技術通過遷移適配還可以應用于如電機、缸蓋、飾件、3000值與市場潛力。五金行業(yè)保溫杯表面缺陷質檢廠商提升產品質量、滿足消費者需求的重要環(huán)節(jié)。場景需求

圖4-4保溫杯樣品圖當前保溫杯生產企業(yè)主要依靠人工目檢完成產品質檢,易受質檢人員疲勞、圖4-5保溫杯缺陷樣例160.1mm。22s13學習不斷優(yōu)化檢測算法,自動適配不同類型保溫杯的檢測。4流程的持續(xù)改進。方案實施圖4-6保溫杯表面缺陷自動化視覺質檢系統(tǒng)現(xiàn)保溫杯質檢能力的快速部署、更新和維護。柔性化數(shù)采:3D1.5在此周期內,成像設備以每秒10張的頻率進行拍攝。度。次或材料變化。應用成效基于高精度工業(yè)視覺檢測技術的五金保溫杯表面缺陷自動化視覺質檢系統(tǒng)698.6%,94.7%。該系統(tǒng)在國內年產保溫杯超過千萬只的大型保溫杯生產企業(yè)——浙江匡迪934818000需求旺盛,市場潛力巨大。服裝行業(yè)成衣質檢與裁片測量技術進步和創(chuàng)新是推動服裝行業(yè)發(fā)展的關鍵因素。服裝行業(yè)正通過數(shù)字化、場景需求要檢查其細節(jié)清晰度和整體美觀度。和標記的準確性,以確保裁片能夠精確組裝,滿足高質量成衣的生產標準。方案實施

圖4-7服裝成衣與裁片缺陷樣例基于柔性化數(shù)采與高精度視覺檢測技術打造的服裝成衣質檢與裁片測量視柔性化數(shù)采LED清晰的圖像;基于可互換的光學成像組件,可根據(jù)不同的檢測需求快速更換。高精度算法別的精確尺寸測量。695%。

圖4-8服裝成衣質檢與裁片測量視覺質檢系統(tǒng)8影響,導致質檢結果的不一致性和成衣質量的波動。8480/40/40/性和穩(wěn)定性。綜合設備報價與經濟效益,預計工廠可在1年內實現(xiàn)回本。展望與倡議AI從單一應用向綜合應用進行轉變。2D、3D(5G發(fā)展、加快推進新型工業(yè)化作出積極貢獻

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