准确率达99.9%，AI视觉重新定义钣金缺陷检测准确率为99.9%。AI检测决定了铝

准确率为99.9% 。 AI检测决定了铝合金钢材的缺陷检测，这种工艺生产的零件厚度一般是一样的，钢材是纸做的，具有应用广泛、成本低、强度高、能力强等优点。实现大批量生产。
已广泛应用于国内汽车工业、医疗器械等多个领域。例如，钣金件已经是电脑和手机外壳必不可少的部件。随着钣金件的使用越来越普遍，钣金件的设计已成为公司发展的重点。
【准确率达99.9%，AI视觉重新定义钣金缺陷检测】金属板件在批量生产过程中，必须经过冲压、焊接等一系列工业工序。在大批量生产过程中，很容易造成钢件出现划痕、污渍等缺陷。对于钣金件的外观缺陷检测，传统的检测方法采用人工目视检测，难度大，无法检测到钢材的所有部位。检测方法检测难度大，很难识别钣金缺陷部位，极少发生漏检。为解决这一问题，迫切需要提出一种低成本、高效、便捷的检测方法。
钣金件的常见缺陷
金属零件常见的缺陷有焊盘废料、皱纹、拉毛、划痕、孔变形、缺孔、压痕、撕裂、毛刺、污点等缺陷。
划痕和污点是钣金件生产过程中经常出现的两类缺陷。

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本文将检查并识别这两种类型的缺陷。
专注于研究和复杂的分析
金属缺陷控制体系实施中的主要难点如下：
(1)由于钢件是反光金属，在拍摄过程中局部图像图案会不清晰，成像时缺陷不明显，影响检测效果和准确性。
因此，本项目对包括摄像头、镜头、光源在内的照明系统要求很高。设备的合理选择对于检测的准确性非常重要，高质量的图像适合后续检测。
(2)金属件种类繁多，样式繁多。开发一套可以检测常见错误的算法是整个系统最重要的部分。由于光线的影响，同一部分可以在不同的明暗度下拍摄。
因此，开发的算法必须不考虑光照的变化。相较于传统的人工查找，系统必须做到漏报错，这对算法的设计要求很高。
软件选择
选择合适的诊断软件是完成诊断任务的关键，关系到诊断的准确性和有效性。
由于钢材缺陷检测是应用于生产线的实时检测系统，系统具有实时性和快速性，因此需要大量的图像数据。为了提高系统的速度，除了使用高质量的设备外，还需要考虑软件如何工作以及工作速度的问题。

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软件系统接收到硬件系统采集到的图像后，对金属板件图像进行处理，完成缺陷的分类和分类。在此过程中，图像处理的重要步骤中的图像和缺陷检测结果将实时显示并存储在生产日志中。同时，在巡检过程中，时间和库存信息同步更新，显示在交互界面上，并存储在生产日志中。
国内机器视觉系统众多，选型过程成了一个头疼的问题，今天我就重点说说选择机器视觉软件的几个要点。
选择机器视觉软件的主要考虑因素
1.图像处理
大多数图像处理软件都提供了预处理算法，因此比较它们的丰富性和效率是有用的。
2.易于编程和操作
简单直观的图形界面是易于使用和定制的关键。当今机器视觉产品的主要特点是图形界面。应检查界面的“设置”和“操作” 。
3.更新方便
选择机器视觉软件时，应考虑未来的系统升级。
MomentVision是一家致力于为自动化系统开发者及其工程团队赋能的公司，提供机器视觉低代码开发平台，遵循“0代码、0门槛、0硬件、0成本”的产品理念，开发机器视觉显着改善供给。