汽车

焊接缝检测

康耐视深度学习缺陷检测和分类工具简化了焊缝缺陷的自动化检测和分类

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活塞等关键动力总成部件具有复杂的表面纹理,这使传统的机器视觉难以检测,但 Cognex Deep Learning 能够检测其完整性。活塞的焊缝差异很大,因此难以区分异常情况。某些焊接异常都是需要识别后加以排除,例如缺少焊锡、过度焊接或焊接不足。其他异常情况则是出于安全需要必须保留,如接缝重叠。黑暗的图像区域会提高复杂性。考虑到诸多可能的缺陷和照明问题,深度学习分析成为传统机器视觉检测的简单而强大的替代方案。

康耐视 Cognex Deep Learning 能够简化金属活塞焊缝的自动化分析。工程师可在监督模式下使用康耐视深度学习缺陷检测工具,基于一组代表各种焊接异常(包括焊缝重叠)的“不合格”样本图像以及一组无任何异常的“合格”样本图像对软件进行培训。这样,所有异常情况(包括需要的和造成次品的异常情况)都被识别为缺陷。在检测的第二部分中,工程师可使用分类工具按类型对焊缝缺陷进行分类。根据监督过程中开发的模型,软件提取与特定缺陷相关的信息,然后为重叠接缝分类。通过将缺陷检测工具与分类工具结合使用,汽车制造商可确保检测系统识别所有焊缝,并对重叠焊缝成功进行分类。

 

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