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          基于深度學習玻璃表面缺陷檢測

          發布日期:2022/08/04

          玻璃是我們日常生活中常見的物品,隨著新能源汽車需求量的不斷增大,汽車顯示屏的需求也與日俱增。隨著消費升級,越來越多的企業對玻璃質量也更加的看重。受到生產環境或工藝的影響,玻璃在生產過程中表面很容易出現晶點、劃傷、臟污、雜質等類型外觀缺陷,嚴重影響玻璃質量,致使客戶投訴率升高,給企業帶來損失。

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          因此,實現對汽車玻璃的各類點狀、線狀等外觀缺陷的全自動智能化檢測,可以解決玻璃生產工藝中檢測環節人工成本高、檢測難度大、良品率不穩定等問題,這樣不僅能夠有效提高產品品質和產能,幫助客戶提高出貨量,節約成本,同時利用多維度分析缺陷數據,找出各段工藝暴露的問題,幫助客戶優化工藝,逐步提升產品良率。


          案例需求


          汽車顯示屏電子玻璃在線全方位外觀檢測。


          檢測面包含正面、反面與邊緣,玻璃最大尺寸達1000mm,最小缺陷30um,缺陷涵蓋劃傷、臟污、凹坑、油墨、缺損等十余種缺陷類型。


          檢測難點

          1、部分缺陷尺寸較小,種類較多,且在正反兩面隨機分布;


          2、產品的尺寸大,且檢測精度要求高;


          3、部分缺陷邊緣特征模糊不易精確定量;


          解決方案


          該AOI設備采用高分辨率工業相機與鏡頭,多通道明暗場定制光源方案進行缺陷圖像采集。


          分別對玻璃的正反面進行成像,圖像經過訓練端生成深度學習網絡模型,模型與傳統機器視覺算法融合部署進行缺陷識別,實現不同種類型玻璃的15種表面缺陷檢測,最快檢測節拍達1s/片,檢測準確率達99%,大大提高了后道工序良率。經過全面、系統、嚴格的測試,目前已經在電子玻璃頭部企業并線生產使用!


          檢測流程 


          1、觸發拍照

               產品隨機構移動

               多工位采圖


          2、PC處理

               缺陷區域提取

               缺陷分類


          3、結果輸出

               OK/NG信號獨立輸出

               各缺陷數據保存


          4、執行機構

               瑕疵品剔除

               合格品回收


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