在現(xiàn)代工業(yè)制造的復(fù)雜環(huán)境中，產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)是確保產(chǎn)品符合標(biāo)準(zhǔn)、滿足市場(chǎng)需求以及保障企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的質(zhì)量檢測(cè)方法在面對(duì)日益提高的生產(chǎn)速度、復(fù)雜的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和嚴(yán)格的質(zhì)量要求時(shí)，逐漸暴露出諸多局限性。
傳統(tǒng)的檢測(cè)設(shè)備往往功能單一，只能針對(duì)特定的質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)。例如，一些簡(jiǎn)單的量具只能測(cè)量零部件的尺寸，對(duì)于形狀復(fù)雜的產(chǎn)品，可能無(wú)法全面檢測(cè)其質(zhì)量特征。而且傳統(tǒng)設(shè)備缺乏自適應(yīng)能力，對(duì)于產(chǎn)品的微小變化或新的質(zhì)量要求難以快速調(diào)整檢測(cè)策略。在新產(chǎn)品的試生產(chǎn)階段，傳統(tǒng)檢測(cè)設(shè)備可能無(wú)法及時(shí)適應(yīng)新的檢測(cè)需求，從而影響生產(chǎn)進(jìn)度。
AI機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的出現(xiàn)，為工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域中的產(chǎn)品制造質(zhì)量檢測(cè)提供了一種創(chuàng)新且高效的解決方案。AI機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)具有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的特點(diǎn)，它可以不斷地從大量的檢測(cè)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，優(yōu)化自身的檢測(cè)算法。隨著檢測(cè)數(shù)據(jù)的積累，系統(tǒng)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量特征的識(shí)別能力會(huì)不斷提高。
憑借先進(jìn)的算法和高精度的圖像采集設(shè)備，AI機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可以檢測(cè)到更微小的產(chǎn)品缺陷，解決人工檢測(cè)和傳統(tǒng)設(shè)備檢測(cè)鞭長(zhǎng)莫及的精度問(wèn)題。一旦系統(tǒng)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練和優(yōu)化，它就能夠提供高度一致的檢測(cè)結(jié)果。無(wú)論何時(shí)何地進(jìn)行檢測(cè)，只要產(chǎn)品的質(zhì)量特征相同，檢測(cè)結(jié)果就不會(huì)出現(xiàn)較大偏差，這對(duì)于保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性非常重要。
目前，機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域?qū)I(yè)人才相對(duì)匱乏，企業(yè)需要對(duì)員工進(jìn)行系統(tǒng)的培訓(xùn)，使其掌握機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的操作、維護(hù)和故障排除等技能。為此，虛數(shù)科技針對(duì)人機(jī)交聯(lián)界面、系統(tǒng)設(shè)置檢測(cè)任務(wù)管理、結(jié)果查看等操作整合集成到一個(gè)統(tǒng)一的軟件框架中，這就是DLIA深度學(xué)習(xí)平臺(tái)。它提供直觀的圖像顯示功能，讓操作人員可以方便地查看檢測(cè)圖像和結(jié)果，并且可以通過(guò)界面進(jìn)行圖像拖拽和檢測(cè)參數(shù)調(diào)整，如調(diào)整圖像采集的幀率、模型的閾值等。隨著DLIA深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的不斷完善和應(yīng)用，DLIA將成為產(chǎn)品制造質(zhì)量檢測(cè)的主流解決方案，推動(dòng)工業(yè)制造向更高質(zhì)量、更高效率的方向發(fā)展。
