消费品

涂装缺陷检验

拍摄难读包装表面上的缺陷

Cosmetic Defect Inspection

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采用 In-Sight ViDi 技术的深度学习式视觉软件

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面向深度学习工业图像分析的图形化编程环境

处理消费品类包装商品表面缺陷时的最大挑战之一就是这些缺陷是动态的,这通常是成型过程造成的。在早期生产过程中,可能会难以察觉组件纹理表面上的典型缺陷(如撞击、挂擦或污渍)。必须在生产过程后期,才能在特定照明条件下看到这些缺陷。后期检测的成本可能会非常高,误报同样如此。这种检测对于受监管的行业尤其重要,因为包装质量差会导致召回事件或客户投诉。

传统的视觉技术通常会错过复杂的表面包装缺陷,例如标签中的气泡褪色、划痕、裂缝、套印,以及包装过度或包装不足问题。这些不可预测的缺陷或变化很容易被检测人员发现,但是却很难使用基于规则的机器视觉算法进行编程。

康耐视深度学习型图像分析软件可以像人类检查员一样可靠地检测粗糙和纹理金属表面上的涂装缺陷,并且具有与计算机化系统一样的速度。缺陷探测工具可根据训练图像形成零件形状和纹理的可靠模型,即使图像质量较差,也只需标准照明即可检测粗糙材料上的缺陷。然后,它可将表面纹理的偏差识别为异常,并使用分类工具将其分类为撞击或挂擦。

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