CPU模块 1794-IB32 放电电压平稳

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目前，现代化工业生产的产品形态朝着多样化、多元化方向发展，随着产品设计的复杂化和生产速度的加快，工业缺陷检测面临着前所未有的挑战。

因此，如何在保持生产效率的同时，实现对复杂、细微瑕疵的识别，成为亟待解决的问题。

缺陷检测原理

机器视觉助力生产自动化

缺陷检测是指对工件的表面缺陷进行检测，例如工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷。

在缺陷检测过程中，常用的图像处理技术包括数字图像处理技术和机器视觉技术。数字图像处理技术主要针对数字图像，包括图像的增强、滤波、分割和取样等处理技术。而机器视觉技术则是基于数字图像中的分割和模式识别，针对现有场景中的图像进行应用分析，通过处理，识别出其中的缺陷，从而实现产品缺陷的自动化检测，并对这些缺陷进行定位。

简单来说，机器视觉再现人类解读图像的能力，“眼睛”被传感设备和机器学习算法驱动的视觉设备所取代。通过使用大型图像数据集进行训练，深度学习模型可以解释给定图像的内容，用于缺陷和异常检测。

（人类视觉过程）

（基于人工智能的机器视觉，可用于异常和缺陷检测）

破解检测难题

解除多种干扰因素影响

在工业缺陷检测过程中，面临的一个较大问题是部分缺陷偏小，因为小尺寸的缺陷通常在图像中具有低信噪比，难以实现jingque检测。例如，在半导体制造、精密机械加工、电子产品组装等高精尖领域，缺陷往往微小且多样化，人工检测不仅耗时费力，且难以保证一致性。

产品表面微小的划痕和毛刺等瑕疵可能会增加生产过程中的废品率，或者需要额外的维修和返工，从而增加生产成本和降低生产效率。在某些情况下，微小缺陷可能会酿成重大的安全事故。例如，手机电池的极耳焊接毛刺过大，可能会刺穿绝缘胶带和隔膜，从而造成极片的短路，导致电池自燃的重大安全事故。

由于产品缺陷种类繁多且干扰因素众多，华汉伟业通过多尺度特征融合训练与小目标缺陷检测技术，能够将微小的缺陷尺寸特征进行放大处理。

在产品缺陷检测中融合了深度学习技术，不同于传统工业机器视觉基于规则解决问题，深度学习通过对大量“OK”和“NG”图片特征的自动学习和缺陷标注训练，从而完成模型的建立，在后续遇到新增缺陷类型时，只需要完成新类型缺陷样本训练优化就能实现新的缺陷检测。

华汉伟业能够轻松应对瑕疵，将微小缺陷的检出率提升至99%以上，人力替代效率达到80%，缩短检测时间约40%，实现缺陷检测度和检测效率的提升，大幅度降低人力成本。目前，华汉伟业自主创新构建的视觉系统解决方案已实现1000+生产线部署的落地应用。

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