在金屬板材的加工過(guò)程中，由于原材料控制不嚴(yán)、生產(chǎn)操作不當(dāng)和工藝方案不合理等多方面的因素，諸如裂紋、輥印、刮傷、劃痕、壓痕、孔洞、針眼、氣泡等的缺陷屢見不鮮。這些缺陷不僅影響了產(chǎn)品的外觀，更是降低了產(chǎn)品的抗腐蝕性、耐磨性等性能，因此，對(duì)缺陷的檢測(cè)便成為了舉足輕重的一個(gè)環(huán)節(jié)。

　　受金屬板材加工條件的限制，高溫、熱輻射等便成為了它甩不開的標(biāo)簽。工人們無(wú)法長(zhǎng)時(shí)間待在這樣的環(huán)境中，往往三班倒，經(jīng)常晝夜不分，生物鐘紊亂，影響了睡眠的質(zhì)量和時(shí)間，而這一系列的連鎖反應(yīng)則導(dǎo)致了產(chǎn)品檢測(cè)準(zhǔn)確率的下降，再加上工作中來(lái)自檢測(cè)速度的壓力，致使許多缺陷無(wú)法檢測(cè)出來(lái)，出廠產(chǎn)品的質(zhì)量也就無(wú)法得到保障。

　　為解決這一難題，國(guó)辰機(jī)器人不斷探索，融合機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，自主研發(fā)了缺陷視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)。

　　在之前，許多企業(yè)也嘗試過(guò)無(wú)損檢測(cè)，例如渦流檢測(cè)技術(shù)、紅外檢測(cè)技術(shù)等，相較于人工，這些技術(shù)方法的檢測(cè)速度有所提高，但由于精度不高、無(wú)法對(duì)瑕疵進(jìn)行分類、現(xiàn)場(chǎng)安裝條件苛刻等客觀因素的存在，仍無(wú)法滿足工業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)的要求。

　　國(guó)辰缺陷視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)則是基于深度學(xué)習(xí)，讓機(jī)器展現(xiàn)出“人類智力”，具有自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)的能力。通過(guò)對(duì)大量缺陷圖片內(nèi)在規(guī)律和表現(xiàn)層次的學(xué)習(xí)、訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)相機(jī)所拍攝可見光圖像的智能處理，并結(jié)合過(guò)濾算法快速識(shí)別金屬板材表面瑕疵，從而提高了缺陷檢測(cè)的精度，能夠很好地解決人工檢測(cè)中由于主觀判斷產(chǎn)生的對(duì)缺陷識(shí)別的不確定、模糊等問(wèn)題。

　　它可以直接兼容到工廠現(xiàn)有產(chǎn)線上，解決了傳統(tǒng)檢測(cè)設(shè)備對(duì)硬件環(huán)境依賴程度較高的問(wèn)題。對(duì)于檢測(cè)出的缺陷，系統(tǒng)可根據(jù)需要發(fā)出相應(yīng)的報(bào)警或停機(jī)信號(hào)，并且將缺陷類型、大小、位置、圖片等信息及時(shí)記錄，生成每個(gè)產(chǎn)品的電子檔案，既方便了后續(xù)的調(diào)取使用，也為管理人員對(duì)生產(chǎn)流程的優(yōu)化分析提供了準(zhǔn)確的參考，有效增強(qiáng)了對(duì)產(chǎn)品監(jiān)控與管理的能力。

　　同時(shí)它還能在惡劣的加工作業(yè)環(huán)境中達(dá)到7*24小時(shí)長(zhǎng)時(shí)效運(yùn)作，在這樣的基礎(chǔ)上，企業(yè)使用缺陷視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)來(lái)檢測(cè)金屬板材表面缺陷，可以大大地加快產(chǎn)品出廠效率，提高產(chǎn)品質(zhì)量保障以及整體競(jìng)爭(zhēng)力，獲得更多的市場(chǎng)占有份額。

　　隨著工廠數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化水平的提高以及人工智能技術(shù)的進(jìn)步，缺陷視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)在工業(yè)制造中的應(yīng)用場(chǎng)景逐漸豐富，例如玻璃、電子元件、汽配件、五金件等外觀檢測(cè)場(chǎng)景，并逐步呈現(xiàn)出從局部到整體、從生產(chǎn)層面到經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略層面的應(yīng)用發(fā)展趨勢(shì)，幫助企業(yè)從“人工”轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭斯ぶ悄堋保a(chǎn)更加細(xì)致化，減少培訓(xùn)一個(gè)質(zhì)檢員所需耗費(fèi)的人力財(cái)力，真正實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)效率、良品率的有效提升!