瑕疵检测-机器视觉智能检测解决方案

/ 方案描述

机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信 息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。 机器视觉系统被应用于各行业的生产设备中，助力行业设备升级，提高产 线工艺水平，提升产品的质量和成品率，是现代工业的核心技术之一。

机 器视觉技术已经被广泛应用于触摸屏、FPD、激光加工、太阳能、半导 体、PCB、SMT、机器人与工厂自动化、食品饮料、制药、消费电子产 品加工、汽车制造等行业，极大地提高了产品质量、降低生产成本，最终 提升人类对工业产品的物质与精神满足。

阿里云工业大脑机器视觉智能检测采用深度学习和图处理算法，比传统机 器视觉检测更精准、漏检率更低。

/ 方案描述


全链路打通数据采集、标注、训练和部署环境，通过深度学习和图像处理 算法，进行全自动生产流程管理，自动识别图像中的瑕疵或故障，以达到 大幅节省人力，提高产品生产效率及精度稳定性的效果。

/ 核心价值

一站式完成

所有的采集、标注、训练和部署一站式完成，快速精准判断工业产品表面是否有缺陷，解决质检中难以解决的多种缺陷精确分类问题。

减少人力成本

精准的判断与分析识别缺陷的种类，分析各类缺陷的影响严重程度与范 围，识别精度稳定可靠，提高效率，减少人力成本。

自动流水线

全链路打通后，完成产品质检-修复的整套自动化解决方案，不仅可以快 速定位产线问题，还可以分析指导后续的修复处理方案，工作持续稳定， 全自动流水线。

/ 相关案例


协鑫光伏 - 光伏电池质检

精度：92%提升到96%

速度：3秒提升到1秒

精细度：5倍以上

·新员工一般要经过将近3个月的培训并反复测验才能正式上岗

·每条产线每天要求至少4名员工保持24小时在质检

·算法上线之后这部分人力节省一倍以上（留下来的员工主要用于上料搬 运等操作）
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