在线研讨会预告：面向高反光产品的外观瑕疵检测方案

工件外观瑕疵检测难点如何破解？
反光、透明材料如何测量？
七海智能瑕疵检测有哪些应用范围？

2020年9月29日下午，七海测量开发经理刘忠将做客慕尼黑LEAP展主办方举行的主题为“测试测量及智能检测在电子行业的应用”在线直播研讨会。与大家分享面向高反光产品的外观瑕疵检测方案。

长按以下二维码或者点击”阅读原文”，即可观看直播。

会议主题：
产品外观检测难点有哪些？如何实现高反射面及透明产品的表面瑕疵检测？

时间：
2020年9月29日（星期二） 14:00-14:30

演讲主题：面向高反光产品的外观瑕疵检测方案
讲师：刘忠
七海测量
开发经理（海克斯康先进技术研究中心开发经理，产品外观智能检测项目负责人。）

海克斯康外观瑕疵检测方案

基于AI深度学习算法，按照人脑的判断理念，来进行学习和缺陷检测，集快、准、高的特征优势于一体，广泛适用于16类瑕疵，10大行业。

学习速度快
针对产品某一类型的瑕疵，输入10张以上瑕疵样本，系统通过深度学习建立自己的NG数据库，从而形成针对该种类缺陷的神经网络：当被检测工件通过成像系统，即刻被智能识别、标记和分类。

识别判断准
Proxima瑕疵检测软件可有效的完成高干扰背景下的缺陷识别和不规律的图像分析，达到人眼辨别水准，并且多层神经网络层对学习模型进行了有效训练，使得瑕疵检测率高于传统检测方式。

2D玻璃：缺陷识别率：大于98% 漏检率：小于0.5%
金属壳体：缺陷识别率：大于98% 漏检率：小于0.5%

检测效率高
使用独立GPU进行图片处理，可多GUP并行，使得检测时间可低至毫秒级别。
测量过程中获取的图像可以进一步的学习，从而减少优化过程。
配合自动化实现车间在线完成零件外观瑕疵的OK/NG判断和分BIN。

适用范围广

2020年9月29日下午，与您不见不散！