安全气囊织物检测

康耐视深度学习缺陷检测工具可检测纺织品是否存在外观缺陷

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为保证乘客安全，气囊必须符合严格的质量标准。汽车制造商必须对所有安全关键组件进行双重和三重检查，以保证质量、降低保修成本并减少召回责任。这对安全气囊尤为重要，因为必须检查可能导致故障的洞、撕裂、裂纹以及接缝和缝合问题。在人工检测时，这类质量问题通常会被疏忽或者难以检测到。因为安全气囊的纺织品表面情况复杂，所以很难使用传统的机器视觉系统进行相关编程。织物图案可能会非常复杂，并且由于织物的可拉伸性质、纱线粗细以及无数可接受的微小差异，气囊的视觉外观可能会有很大差异。因为明确地搜索所有缺陷过于复杂而且耗时，所以 Cognex Deep Learning 套件提供了一种简单的解决方案，无需使用“不良”图像进行培训即可识别所有异常特征。

工程师可在非监督模式下使用康耐视深度学习缺陷检测工具，基于一组“合格”安全气囊图像对软件进行培训，以创建安全气囊的参考模型。该模型学习安全气囊织物的正常外观，包括编织图案、织物特性和颜色。所有偏离模型正常外观的特征均分类为异常。通过这种方式，Cognex Deep Learning 能够可靠且一致地检测所有异常情况，如破洞、撕裂、裂纹和异常针脚形态。可以快速识别和报告织物的缺陷区域，不需要大量的缺陷库。