砂輪,維視又稱固結磨具,智造作為工業領域的砂輪視覺勢“牙齒”,其主要功能是缺陷對金屬或非金屬工件進行磨削、拋光等加工,檢測以達到去除材料瑕疵、系統改善表面質量的維視目的,廣泛應用于機械制造、智造汽車、砂輪視覺勢航空航天等行業。缺陷
然而傳統砂輪生產長期面臨人力依賴程度高、檢測誤檢率高、系統工藝優化難等難題,維視生產效率難以提升;
1缺陷篩選只能使用人工
砂輪作為復合材料的智造特性,使得傳統的砂輪視覺勢自動化篩選(重量分選、簡單視覺)存在困難。磨料的種類、粒度和形狀多樣性,讓機器難以準確識別和分離不同規格的砂輪。
因此,以往砂輪篩選只能依靠人工挑選次品,由于產線本身速度較快,人眼的識別速度、疲勞問題等會導致大量的誤檢。
2缺陷多樣難以識別
壓制后砂輪可能會產生鐵環丟失,鐵環放反,標簽丟失,標簽殘缺,網紗丟失,網紗重網,孔洞與異物,重網等等復雜多樣的缺陷類型,人工篩選需要對檢測人員進行長時間的培訓,且判斷標準不一,誤殺率會出現虛高的情況。
誤殺率:指在檢測或分類過程中,將正常樣本錯誤地判斷為異常樣本的比率
3迭代速度快,換型困難
由于砂輪根據具體的磨削需求和工件材料的不同,產品種類極其豐富,這就意味著制造商的換型速度和升級需求較頻繁。
而傳統的人工檢測或機器檢測,每一次產線換型都需要重新花費大量時間培訓或重新調試產線,短則幾天長則數月,嚴重拖慢整體生產節奏。
以上痛點都是困擾砂輪磨具行業多年的問題,在工廠智能化升級的大趨勢下,能否有一套自動化解決方案,可以幫助生產企業快速實現高質量、高準確度、高效率搞定砂輪磨具缺陷檢測呢?
維視智造MV-VBS-SL缺陷檢測視覺系統,正是針對砂輪生產痛點而設計的智能化解決方案。
優勢一
高精度視覺檢測
小目標訓練讓缺陷無處遁形
在傳統的視覺方案中,一般通過提高硬件分辨率來提高缺陷檢測精度。但這種方式會提高硬件成本并犧牲檢測速度,且對于大于16個像素的目標識別效果不佳。
而維視智造開發的砂輪磨具缺陷檢測系統,通過創新性的小目標訓練功能,可以在不提高硬件成本的前提下,有效提升檢測精度。
舉例
如何快速解決
缺陷像素少,紋理、形狀不明顯等問題
●維視解決方案:
采用復雜卷積神經網絡結構改進特征識別方法
精準識別8像素以下微小缺陷(如孔洞、異物)
優勢二
強大光學成像系統+深度學習
個位數樣本,實現99.99%檢測準確率
砂輪產線換型需求較為頻繁,傳統的視覺檢測系統,由于只是針對單一產線、固定光照條件搭建,每次換型都需要重新收集缺陷樣本、調整光源鏡頭。過長時間的樣本收集、模型訓練會導致在實施周期中的檢測率爬升較慢,用戶苦不堪言。
再加上傳統的模型訓練方式需要GPU集群支持,企業需要專門建立算力中心支持,花費巨大。久而久之,換型時間長、成本較高、無法維持檢測準確率三大痛點,讓大量企業無法投入視覺缺陷檢測系統。
而維視智造的缺陷檢測系統,配備靈活且高配置的光學成像系統,光源高亮度且均勻,使缺陷清晰可見;鏡頭高分辨率、低畸變,景深能靈活調整,精準捕捉細節。搭配高像素、高幀率 CMOS 相機,成像快速清晰。為檢測算法提供優質圖像,在大幅提升缺陷檢測準確率的同時,有效削減換型成本。
舉例
如何快速識別
砂輪網紗覆蓋各類典型缺陷?
●維視解決方案:
準確率高:強大的硬件+高準確率模型,利用缺陷樣本生成功能,新品換型僅需個位數樣本,檢出率高達99.99%(如無網紗NG);
支持模型動態迭代優化:可根據產線實際情況快速調整,過殺率低至0.01%,每年減少數千片良品誤判。
CPU訓練節省算力:使用CPU推理訓練,功耗低,幫助減少算力建設投入
快速上手:界面簡潔,同時配套有視頻教程,0基礎人員也可快速上手
優勢三
不止于質檢
以數據之力優化生產流程
在自動化、智能化生產的大趨勢下,機器視覺系統進行缺陷檢測還有一個明顯的優勢,那就是可以全面準確的收集質量數據,為工藝優化提供明確的改善方向。
比如在砂輪檢測的場景中,用戶可以通過觀察視覺檢測系統,統計出的缺陷類型占比數據,優化調整壓制時的壓力值,從根源上降低了不良品產生的比例。
維視智造缺陷檢測視覺系統可突破傳統視覺檢測“事后諸葛亮”的局限,深入到用戶場景中去,利用采集數據反向優化工藝參數,協助優化生產工藝,從根源上杜絕缺陷的產生,才能將視覺檢測的作用發揮到極致。
當然,不止于砂輪磨具行業,維視智造的缺陷檢測解決方案已經在制造業多個場景中落地開花,幫助用戶提升產品質量,優化生產工藝。
隨著“十四五”規劃對高端制造業的支持,各行業正向自動化、環?;D型,將來一定會有更多智能化生產線投產,同時淘汰落后產能,維視智造的AI缺陷檢測能力將是您智能化升級道路上的忠實合作伙伴。