自學習視覺系統助力智能檢測焊錫點缺陷

2022-08-08 10:38:24 精質視覺

　　在汽車生產過程中，焊接是重要的部件裝配連接手段。由于焊接過程中會受到材料、性能、表面狀況、工藝參數、網壓波動等多種因素的影響，因此焊接時會偶發不穩定情況，最終導致部件焊接不良的出現。為保證汽車生產品質與生產效率，眾多汽車及汽車零部件廠商積極引入機器視覺系統，作為焊接質量檢測的重要手段之一。

　　項目背景及需求

　　某國際汽車零部件制造商(昆山工廠)向了然視覺科技提出視覺檢測需求，即通過應用機器視覺實現對汽車工件的焊錫點進行檢測，判斷其銅腳激光焊接處質量是否達標(即：焊腳是否完全被焊料包裹)。

　　針對客戶現場調研后，了然視覺決定采用AI Fast智能檢測識別系統以滿足客戶需求。該解決方案融合了圖像特征提取、特征定位、深度學習等技術，并具備自學習能力。前期采集大量樣本作為訓練模板，通過特征提取技術提取特定的圖像特征，并將其與待檢測圖像進行特征比對，以此來判斷待檢測工件的焊接質量。同時，引入特征定位技術，準確定位工件上的關鍵區域，解決工件定位不準導致的檢測準確率下降問題，以及可能的誤識別問題。另外，本方案具備自學習能力，可以在檢測過程中不斷學習圖像特征，以達到逐步提高檢測準確率的目的。

　　系統優勢

　　· 準確率優于99.7%;

　　· 單張圖像處理時間不超過2s;

　　· 引入自學習機制，自動調整參數，提高準確率;

　　· 可連接多個相機，多工件同時進行檢測;

　　· 具備數據存儲和數據管理功能，可按照用戶要求定制報表;

　　· 可擴展遠程管理和狀態監控;

　　· 用戶界面友好、操作簡便、可視化。