在線瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)的升級(jí)可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行:
1. 引入先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù):
利用深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)工業(yè)視覺軟件,提升瑕疵檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。這種技術(shù)結(jié)合可以自動(dòng)學(xué)習(xí)和適應(yīng)各種缺陷,不斷提高檢測(cè)質(zhì)量。
通過自研的深度學(xué)習(xí)平臺(tái),如DLIA,與工業(yè)相機(jī)連接,實(shí)時(shí)采集產(chǎn)品圖像并進(jìn)行預(yù)處理,如去噪、增強(qiáng)和濾波,為后續(xù)的瑕疵檢測(cè)提供清晰的圖像數(shù)據(jù)。
2. 增加機(jī)器自我學(xué)習(xí)功能:
在系統(tǒng)中增加機(jī)器自我學(xué)習(xí)功能,通過在云端構(gòu)建缺陷大數(shù)據(jù)中心,搜集各分布式客戶終端采集到的產(chǎn)品缺陷圖片,運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)篩選及專家判斷,定期更新檢測(cè)算子,使系統(tǒng)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的缺陷類型。
3. 優(yōu)化圖像處理和特征提取算法:
對(duì)比分析現(xiàn)有圖像預(yù)處理技術(shù),針對(duì)特定產(chǎn)品的瑕疵圖像特點(diǎn),提出并應(yīng)用新的預(yù)處理模型,如二次中值濾波預(yù)處理模型,以提高圖像處理的準(zhǔn)確性。
探討并提取圖像的不變矩特征及幾何特征,為了獲取更準(zhǔn)確的強(qiáng)相關(guān)特征,可以在瑕疵圖像訓(xùn)練環(huán)節(jié)引入改進(jìn)的特征選擇算法,如U-Relief F算法,提高總分類識(shí)別準(zhǔn)確率。
4. 采用高性能硬件系統(tǒng):
升級(jí)檢測(cè)系統(tǒng)的硬件部分,包括高性能相機(jī)、光源、遠(yuǎn)芯鏡頭等,以確保圖像采集的清晰度和準(zhǔn)確性。
光學(xué)系統(tǒng)的優(yōu)化也很重要,比如將有特殊圖案的光線透射到工件表面,以提高瑕疵檢測(cè)的靈敏度。
5. 整合數(shù)據(jù)庫(kù)和信息系統(tǒng):
升級(jí)系統(tǒng)時(shí),應(yīng)考慮整合數(shù)據(jù)庫(kù)和信息系統(tǒng),以便更好地記錄和管理缺陷具體位置、大小和圖像等信息。這有助于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和生產(chǎn)工藝的改進(jìn)。
6. 一鍵部署和簡(jiǎn)化操作:
為了方便企業(yè)在生產(chǎn)線上快速應(yīng)用瑕疵檢測(cè)系統(tǒng),應(yīng)提供一鍵部署的功能,使得系統(tǒng)的安裝和配置變得簡(jiǎn)單快捷。簡(jiǎn)化系統(tǒng)的操作界面,降低對(duì)技術(shù)人員的依賴。
在線瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)的升級(jí)應(yīng)綜合考慮機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的引入、機(jī)器自我學(xué)習(xí)功能的增加、圖像處理和特征提取算法的優(yōu)化、高性能硬件系統(tǒng)的采用、數(shù)據(jù)庫(kù)和信息系統(tǒng)的整合以及一鍵部署和簡(jiǎn)化操作等方面。這些升級(jí)措施將有助于提高瑕疵檢測(cè)的準(zhǔn)確性、效率和自動(dòng)化程度。