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高光面產品瑕疵檢測--LOGO的機器視覺檢測

高光面產品瑕疵檢測--LOGO的機器視覺檢測//高光面產品瑕疵檢測--LOGO的機器視覺檢測

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公　司：東莞市埃法智能科技有限公司

發布時間：2018年12月01日

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鄂先生 (銷售)

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電　　話： 0769-33366655 傳　　真：手　　機： 15013628373 地　　址：中國廣東東莞市常平鎮木棆工業村二路郵　　編：
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詳細說明

在工業中使用高光面材質加工一些平整度較高，且表面要求較高的工件，如logo，軍用設備中的導光板等產品，如下圖為埃法智能科技有限公司為高光材質的LOGO瑕疵檢測。

LOGO-原圖
此類型的工樣品本身是屬于鏡面反光，工件本身平整度高，且易粘黏油污、手印等
難點，問題點
反光問題：由于材質表面光潔度很高，已經形成一個高光鏡面，光源即使在很弱的狀態下，表面的反光也會有非常強的對比度，這種對比度會把表面本身的雜質、劃痕、研磨痕等缺陷覆蓋，使得視覺拍照無法檢測出零件表面缺陷。
倒影問題：由于材質表面已經形成一個鏡面，一般的光學鏡頭和光源的燈珠等都會在材質表面形成倒影，這個倒影會成像在*后的檢測畫面上,會嚴重影響材質表面的成像效果，造成檢測無法進行。
問題解決：
采用遠心同軸平面鏡頭，就可以解決彩圖問題。后面我們在加上深度學習檢測套件--ALFA，可以輕松、快捷且高效的做出檢測。ALFA軟件使用神經網絡算法，模塊化地解決機器視覺的各種問題。
利用ALFA缺陷檢測模塊工具的管理模式和ALFA分類模塊的自動化檢測與分類，將會使汽車行業的金屬零部件檢測變得非常簡單。
首先需要收集大量的零部件檢測圖片作為學習樣本庫，其中包括正常品和殘次品，每種殘次品的檢測圖片至少包含一組以上。樣本庫中的樣本越多，學習效果越好，后續的檢測也會越準確。
接下來ALFA軟件通過圖片樣本庫進行訓練學習，并產生檢測的參照模型，這個學習過程只需要不到10分鐘，具體學習取決于電腦的硬件配置。
*后即可將ALFA用于實際的檢測中

埃法智能科技——機器視覺與視覺機器整體解決方案。為制造自動化領域提供工業視覺軟件、解決方案、視覺系統及視覺機器的全國領先提供商。

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