Moment Vision Intelligence：機器視覺技術高效解決汽車零部件表面質量檢測問題

案例快遞

昆山X機械有限公司主要從事自動化設備、五金模具、治具、檢具的加工與銷售。本次公司需要對“嵌在車用注塑插頭內(nèi)腔的金屬彈片”進行批量檢驗。

眾所周知，汽車在制造時，其質量控制非常嚴格。在制造汽車零部件時，通常需要檢查其完整性和功能性，以確保車輛的每個部件都實現(xiàn)零缺陷輸出。

然而智能檢具，傳統(tǒng)算法往往適用于檢測規(guī)則簡單的場景。當檢測到的物體數(shù)量增加時，它們之間的差異因素也會增加。因此，傳統(tǒng)算法會大大降低檢測的準確性和適用場景。

企業(yè)困境

通常，使用傳統(tǒng)的機器視覺檢測方法來確定缺陷并不是一件容易的事。傳統(tǒng)的目標檢測算法只適用于特征明顯、背景簡單的情況。在實際應用中，不僅背景復雜多變，待檢測的目標也多種多樣，很難通過一般抽象的特征來完成對目標的檢測。

此外，汽車行業(yè)作為自動化程度較高的行業(yè)，對自動化檢測中生產(chǎn)線的產(chǎn)品質量控制有更高的要求，因此也對目檢的可靠性提出了更高的要求。

01

準確檢測不合格產(chǎn)品智能檢具，識別缺陷準確率達95%以上。目前，使用傳統(tǒng)算法的準確率只有80%左右。

02

合格工件一次識別率應達到99.9%。

以下是合格且無缺陷的樣品圖。檢查必須確保3個金屬彈片組裝到位并完好無損。

合格無缺陷

缺陷類型 1：缺少金屬彈片

缺少金屬彈片

缺陷類型2：金屬彈片過多，包括多針、針腳、針數(shù)過多（針是針）

多余的金屬彈片

解決方案

在機器視覺應用中，物體外觀檢測一直是行業(yè)痛點。

外觀缺陷的劃痕、污垢、形狀、大小、深度和姿態(tài)各不相同，傳統(tǒng)的視覺檢測算法難以穩(wěn)定檢測。

在昆山X機械有限公司的案例中，檢測到的目標——“嵌入汽車注塑插頭腔體的金屬彈片”具有復雜的形狀，包括多針、缺針、插針等復雜場景。出來了，針腳太多了。瞬間視圖云平臺憑借其獨特的技術優(yōu)勢，成為客戶自動化檢測系統(tǒng)的首選。

客戶要求：“準確檢測車用注塑插頭內(nèi)腔內(nèi)嵌金屬彈片的缺失，確保3個金屬彈片的完整性?！?/p>

在這個解決方案應用中，Momentum展現(xiàn)了超強的檢測水平，完美應對檢測挑戰(zhàn)：

使用功能：目標定位

本次利用“目標定位”功能，對圖片中不同類別、不同位置、不同缺陷特征的物體進行精準定位和檢測。

根據(jù)圖片缺陷的特點，圖片缺陷類型分為多針、缺針、漏針、多針四種。

不同顏色的標簽顯示不同的缺陷特征

對上傳圖片的缺陷和標簽進行一一標注（每張圖片需要定位的所有缺陷都需要標注）。注解后，無需配置模型訓練參數(shù)和服務器資源。一鍵訓練進入深度學習階段。對數(shù)據(jù)進行多步特征轉換，以獲得更高層次、更抽象的特征表示。

一個經(jīng)過適當訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡可以很好地識別可變環(huán)境中的物體（例如物體形狀的變化、不同的分辨率或光源條件），準確判斷圖片中的缺陷因素，并自動對其進行標注。

100% 的訓練數(shù)據(jù)準確率

測試結果超出預期，效果顯著提升

產(chǎn)品檢測的穩(wěn)定性和準確性完全可以滿足甚至超過客戶的期望。昆山X機械有限公司最終決定使用時刻云平臺徹底解決車間巡檢問題。

根據(jù)客戶的報價，目前在“車用注塑插頭腔內(nèi)嵌金屬彈片”的批量檢測中，“識別缺陷的準確率已經(jīng)穩(wěn)定在99%，整體效果提高了10%-15 %。新項目目前正在驗證中……”

機器視覺作為21世紀的新興技術之一，已經(jīng)廣泛應用于汽車制造的各個環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的檢測方法耗費大量人力，容易受工人主觀情緒和自身技術水平的影響。檢驗合格率。

“這次我們很高興能與Matrix Vision合作，我們正在嘗試用機器視覺檢測來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的檢測方式，也讓我們對Matrix Vision的產(chǎn)品有更深入的了解和認識。我們將進行視覺檢測未來需要，時刻云平臺是首選！”