在金屬板材的加工過程中，由于原材料控制不嚴、生產(chǎn)操作不當和工藝方案不合理等多方面的因素，諸如裂紋、輥印、刮傷、劃痕、壓痕、孔洞、針眼、氣泡等的缺陷屢見不鮮。這些缺陷不僅影響了產(chǎn)品的外觀，更是降低了產(chǎn)品的抗腐蝕性、耐磨性等性能，因此，對缺陷的檢測便成為了舉足輕重的一個環(huán)節(jié)。

　　受金屬板材加工條件的限制，高溫、熱輻射等便成為了它甩不開的標簽。工人們無法長時間待在這樣的環(huán)境中，往往三班倒，經(jīng)常晝夜不分，生物鐘紊亂，影響了睡眠的質(zhì)量和時間，而這一系列的連鎖反應(yīng)則導(dǎo)致了產(chǎn)品檢測準確率的下降，再加上工作中來自檢測速度的壓力，致使許多缺陷無法檢測出來，出廠產(chǎn)品的質(zhì)量也就無法得到保障。

　　為解決這一難題，國辰機器人不斷探索，融合機器視覺技術(shù)，自主研發(fā)了缺陷視覺檢測系統(tǒng)。

　　在之前，許多企業(yè)也嘗試過無損檢測，例如渦流檢測技術(shù)、紅外檢測技術(shù)等，相較于人工，這些技術(shù)方法的檢測速度有所提高，但由于精度不高、無法對瑕疵進行分類、現(xiàn)場安裝條件苛刻等客觀因素的存在，仍無法滿足工業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品質(zhì)量檢測的要求。

　　國辰缺陷視覺檢測系統(tǒng)則是基于深度學習，讓機器展現(xiàn)出“人類智力”，具有自組織、自適應(yīng)、自學習的能力。通過對大量缺陷圖片內(nèi)在規(guī)律和表現(xiàn)層次的學習、訓練，實現(xiàn)對工業(yè)相機所拍攝可見光圖像的智能處理，并結(jié)合過濾算法快速識別金屬板材表面瑕疵，從而提高了缺陷檢測的精度，能夠很好地解決人工檢測中由于主觀判斷產(chǎn)生的對缺陷識別的不確定、模糊等問題。

　　它可以直接兼容到工廠現(xiàn)有產(chǎn)線上，解決了傳統(tǒng)檢測設(shè)備對硬件環(huán)境依賴程度較高的問題。對于檢測出的缺陷，系統(tǒng)可根據(jù)需要發(fā)出相應(yīng)的報警或停機信號，并且將缺陷類型、大小、位置、圖片等信息及時記錄，生成每個產(chǎn)品的電子檔案，既方便了后續(xù)的調(diào)取使用，也為管理人員對生產(chǎn)流程的優(yōu)化分析提供了準確的參考，有效增強了對產(chǎn)品監(jiān)控與管理的能力。

　　同時它還能在惡劣的加工作業(yè)環(huán)境中達到7*24小時長時效運作，在這樣的基礎(chǔ)上，企業(yè)使用缺陷視覺檢測系統(tǒng)來檢測金屬板材表面缺陷，可以大大地加快產(chǎn)品出廠效率，提高產(chǎn)品質(zhì)量保障以及整體競爭力，獲得更多的市場占有份額。

　　隨著工廠數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化水平的提高以及人工智能技術(shù)的進步，缺陷視覺檢測系統(tǒng)在工業(yè)制造中的應(yīng)用場景逐漸豐富，例如玻璃、電子元件、汽配件、五金件等外觀檢測場景，并逐步呈現(xiàn)出從局部到整體、從生產(chǎn)層面到經(jīng)營戰(zhàn)略層面的應(yīng)用發(fā)展趨勢，幫助企業(yè)從“人工”轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭斯ぶ悄堋?，生產(chǎn)更加細致化，減少培訓一個質(zhì)檢員所需耗費的人力財力，真正實現(xiàn)了生產(chǎn)效率、良品率的有效提升!