マシンビジョン欠陥検出とは何ですか？

視覚的欠陥検出は、コンピュータービジョンテクノロジーと人工知能アルゴリズムを利用して、製品または材料の欠陥または異常を自動的に検出および識別する方法です。

基本原則は、画像処理と機械学習技術に基づいています。  まず、高解像度の画像取得デバイスを介して製品または材料の画像を取得し、除去、画像の強化、エッジ検出などの画像処理アルゴリズムを使用して画像を前処理します。  次に、機械学習アルゴリズムに基づいて、システムは通常の製品や材料の機能を学習できるモデルをトレーニングし、通常の条件と一致しない異常または欠陥を特定します。

視覚的欠陥検出システムには、通常、画像取得モジュール、画像処理モジュール、画像分析モジュール、データ管理、およびヒューマンマシンインターフェイスモジュールが含まれます。  画像取得モジュールは、製品表面の画像をキャプチャする責任がありますが、画像処理モジュールは、画像の前処理と特徴抽出を実行します。  画像分析モジュールは、抽出された機能情報に基づいて、欠陥のローカリゼーション、認識、グレーディング、およびその他の識別操作を実行します。  最後に、データ管理モジュールは分析された欠陥画像を保存および管理し、品質管理と生産プロセスの調整を促進します。

視覚的欠陥検出には、非接触、非破壊的、安全で信頼性の高い、広いスペクトル応答範囲、過酷な環境で長期間働く能力、生産効率の高いなど、多くの利点があります。  特に、製品の美学、快適性、パフォーマンスのために今日ではますます厳しい市場で、多くの生産企業の不可欠な部分になりました。視覚的欠陥検出の精度と速度は、完成品の品質に大きな影響を与えます。

視覚的欠陥検出は、さまざまな生産分野で広く使用されている効率的かつ正確な自動検出技術であり、企業の品質管理と安全性の生産を強力にサポートしています。