基于AI视觉的声学金属件3D缺陷和轮廓检测/摆盘方案

方案简介

Solution brief

声学金属件3D缺陷和轮廓检测/摆盘方案，基于中科迪宏TimesAI深度学习开发平台，实现精密件的尺寸以及外观镭雕字符的实时检测需求，瑕疵品分拣剔除、检测数据分析统计的一站式服务，并可不断迭代优化。

有效解决了领域内三大难点：

1、不同类型缺陷发生概率差距大，缺陷样本不平衡。

2、缺陷为微小目标缺陷。

3、缺陷类型的语义层级不同。

该方案主要检测声学金属件的轮廓度异常和镭雕残缺缺陷，附带检测产线混料和缺料情况。

方案功能

Solution function

基于中科迪宏TimesAi深度学习开发平台的声学金属件3D缺陷和轮廓检测/摆盘方案，可以对精密声学元器件的缺陷实现在线实时检测、瑕疵品剔除、数据分析统计的一站式服务，系统性能指标出色并可不断迭代升级，可以做到替代和优于人工，提升良率，减员增效。

方案亮点

Bright spot

应用场景

Application scenario

工业案例

Project case

全球行业前三公司声学金属件3D缺陷和轮廓检测/摆盘方案，基于中科迪宏TimesAI深度学习开发平台，适应用户各种线体结构和分拣逻辑。检测缺陷类型为轮廓度异常和镭雕残缺缺陷，并附带检测混料和缺料情况，已实现完全替代人工。缺陷检测性能指标：漏检率0%，过杀率≤2%。