汽车

装饰件最终装配验证

ViDi Red-Analyze 工具在混淆背景下确认组件的存在和位置

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最终装配验证中涉及的各种装饰件有很高的复杂性,对传统机器视觉检测是一种挑战。人类检查员需要确认所有部件(如线带和金属外壳)均存在且组装正确。灯光对比度弱时,很难判断线带是否在正确的外壳中。人类检查员虽然擅长识别线带,但速度慢且效率低下。通过深度学习型图像分析,康耐视 ViDi 学习装饰件的完成外观,然后像人类检查员一样准确地识别缺失的线带,但具有自动化系统的速度和可靠性。

在监督模式下使用 ViDi Red-Analyze 工具,技术人员可让系统学习无线带装饰件的“不良”图像,以及有线带的已知“良好”图像,从而创建完整修饰件的参考模型。使用此模型,康耐视 ViDi 可将缺少线带的装饰件分类为异常和有缺陷,使其无法通过最终检查。

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