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外壳外观检测

搜索具体缺陷,例如划痕,同时容忍设备外壳上不重要的异常和差异。

Housing cosmetic inspection

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如果零件存在差异(无论是组件层次上还是包装和外壳层次上),外观检测也会非常有挑战性。划痕、凹陷和其他外观缺陷虽然不会影响功能,但会影响成品质量和消费者的感受。某些外观缺陷是明显的报废原因,但有些小缺陷是可接受的。出于这个原因,制造商需要训练检测系统搜索特定的缺陷,同时要区分微小的表面瑕疵。将这种复杂程度的检测编程为基于规则的算法需要复杂的缺陷库。人类检测虽然较灵活,但是太慢、不可靠而且不一致。

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工程师可以在监督模式下使用缺陷探测工具训练 Cognex Deep Learning 搜索特定的缺陷,例如划痕,同时忽略不重要的异常和差异。该工具进行了优化,可以处理对比度低或捕获效果不佳的图像。例如,下面的图像展示了缺陷探测工具如何分析合格的和不合格的耳机图像。运行时,软件已经学会识别并忽略微小的表面瑕疵,将有严重划痕的图像分类为缺陷。

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