首页新闻中心案例 |贝壳、皮革大理石深度学习检测

案例 |贝壳、皮革大理石深度学习检测

2021-09-29 11:43

通过系统使用人工智能技术,通过深度学习算法、数据训练不断优化,提高识别效果,结合工业相机,控制技术实现对连续传送物料的高准确率检测。可以更好的解决检测问题,加快工作效率。那么下面就去看看贝壳、皮革大理石的检测案例吧。

【深度检测学习过程】

图片5.png

上料:根据样品特征进行上料拍摄

检测:第一步将不良品及良品照片,选择适当的神经网络模型训练。第二步将训练好的神经网络算法检测产品,分选良品与不良品。

下料:根据样品特征进行上料。

速度:根据产品传输结构决定;准确率:大于98%

【检测的效果图】

皮革检测效果图

皮革检测效果图

贝壳检测效果图

贝壳检测效果图

大理石检测效果图

大理石检测效果图

小结  深度学习这项技术在产品外观缺陷检测中便发挥了极大的效用,借助深度学习这样的工具,便可以在生产线上更加一致、更加可靠、且更加快速地完成这些任务。如果你又视觉检测方面的问题不妨和我们取得联系。我们有顾问和你一对一的对对接。


上一篇:玻璃纤维及纺织面料在线检测系统
下一篇:传统视觉检测和深度学习检测的区别在哪里

相关产品

工业制品缺陷检测

产品生产过程中,表面容易出现划伤、划痕、辊印、凹坑、粗糙、波纹等外观缺陷,依靠人工检测已经无法满足工艺和精度要求。基于工业视觉检测技术原理的工业表面缺陷检……
Baidu
map