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友思特 车辆零部件生产视觉检测方案
提供用于多种场景的CMOS工业相机，并引入AI视觉技术，实现自动化检测，提高质检的精确度和效率
满足多类型视觉需求，如目标检测、划痕检测、缺陷检测、自动计数等，按需定制视觉检测方案
多个模型的链接实现图像自动矫正和动态ROI检测，提升检测精度
基于工业相机和AI机器视觉平台实现零部件生产的自动化检测
传统的人工视觉检测方法面临诸多挑战
人工检测效率低下，且容易受到人为因素的影响，导致检测结果的不稳定。随着汽车零部件的复杂性和多样性不断增加，传统检测方法难以满足高精度、高效率的需求。
现有的检测系统需要进行数字化升级
现有的检测系统往往缺乏实时数据分析和可视化功能，难以提供深入的生产质量统计和趋势分析，不能满足项目的升级需求。
行业迫切需要一种智能化检测方案提升整体生产效益
行业迫切需要一种先进的、能够实现高精度、高效率和智能化的视觉检测解决方案，以提高生产质量，降低人工成本，提升整体生产效率。
友思特 车辆零部件生产视觉检测方案
针对汽车零部件生产中的视觉检测需求，我们推出了一套基于CMOS工业相机和AI机器视觉平台的先进检测方案。
该方案综合利用现代视觉技术和人工智能，实现了对汽车零部件的全面、高效检测。
（现场实物图和彩色点云图对比）
按需制定解决方案，满足各种检测需求
根据项目需求制定个性化检测方案，包括部件装配的螺栓是否有漏装；部件上面的海绵是否有破损、浮起、贴附变形偏移缺陷；部件的划痕检测；部件上的标签和二维码定位是否有遗漏或偏移位置等。在实际应用中，多项检测精度高达99%+。
检测流程
部件呈矩阵放置在托盘中经传送带传输至1号相机视野中，此相机负责检测托盘中的每个部件，输出每个部件的中心坐标，由机械臂夹取至2号相机视野下。首先检测部件的正面，包括螺栓的正确安装、标签、二维码位置、划痕检测。
之后机械臂翻转部件，检测部件的反面，也就是海绵是否有破损、浮起、贴附变形偏移、划痕缺陷，最后将NG类部件剔除。
方案优势
按需定制，满足多类型视觉需求
通过流程图整合多个深度学习模型，满足不同视觉检测需求，包括目标检测、划痕检测、缺陷检测、自动计数等等
高精度视觉检测
多规格CMOS工业相机可选，多个模型的链接实现图像自动矫正和动态ROI检测，实际应用中检测精确度高达99%+。
匹配多场景，满足各种项目需求
提供用于多种场景的CMOS工业相机，坚固、耐用、规格齐全，满足各种项目的个性化需求
统计分析可视化
推理中心展示和可视化实际部署的推理流程和结果，支持模型优化
精度与效率平衡
模型预测器优化推理时长，使多个模型的总推理时间短于单个模型的时间
低代码快速部署
无需编程，通过界面UI组件实现模型间的交互，一键完成部署
检测实例
检测部件装配的螺栓是否有漏装；
检测部件上的划痕检
检测部件上面的海绵是否有破损、浮起、贴附变形偏移缺陷；
检测部件上的标签和二维码定位是否有遗漏或偏移位置；
螺栓缺失检测
螺栓缺失检测
齿轮尺寸检测
各项检测精确率
螺栓有无漏装
99%
海绵是否有破损、浮起、贴附变形偏移
96%
标签、二维码位置检测
99%
表面划痕
99%
套装产品介绍
友思特 IDS uEye+系列 CMOS工业相机
全系列产品可以根据不同客户应用需求提供不同感光芯片尺寸、帧率、分辨率、接口的相机。相机自有的特性如偏振光、近红外、自动对焦、线扫等可以在各种特殊应用中也能出色采集高质量图像。产品为工业级别规格，体积小，经济实惠，为您不同的工业场景专属应用配置优质的相机。
Neuro AI机器视觉平台
友思特提供Neuro-T和Neuro-R两款强大的 AI机器视觉软件平台 ，该两款深度学习平台将先进的深度学习技术整合到计算机视觉中，界面简洁易上手，广泛应用于工业检测、医疗诊断、安全监控等领域，如缺陷检测、工业视觉识别、条码识别等，几个简单步骤即可打造出 分类 、异常检测、Gan模型 等8种性能卓越的模型。
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