背景介绍 

筛网主要用于新能源行业过滤原材料，其外观缺陷检测是材料生产过程中的关键环节，筛网外观的不良会影响后续成品良率。目前筛网外观缺陷检测均采用100%人工目检，成本高，检测效率低。因此需要引入AI质检，实时把控产线动态，提高生产和质检效率。

检测需求

产品名称：筛网；检测项目：400目及以下筛网的孔径偏大、变形、断丝、破损、双丝线等缺陷；速度要求：单次检查一张1300mmX1300mm筛网，节拍≤15min/pcs。

解决方案

· 振动网筛筛选检测设备

振动网筛筛选检测设备加装AI智能识别软件接收物料，推送到检测工作台自动进行缺陷检测，并同步复卷。如遇 NG 情况，设备暂停工作，线扫相机自动对准缺陷处，并进行报警，显示器显示异常画面，供操作人员进行辨识复检。

技术优势

· 领先的小样本学习算法：克服质检领域缺陷样本不足带来的训练难问题。

· 完整的视觉算法体系：拥有完整算法体系,包括:深度学习、传统比对算法等在内的主流算法,可覆盖90%以上的常规应用。

· 模型压缩工具:自研深度模型裁剪压缩工具，大幅降低算力需求。

· 简单易用，离线部署：低代码用户友善界面，无需在线即可一键训练及部署，尊重客户数据隐私。

成像展示

· 孔径偏大

· 双丝线

· 断丝

· 破损

· 变形

客户获益

· 效率优化：实现单次检测一张筛网（不含人工上下料）节拍≤8-10min/pcs，在客户技术要求（15min/pcs）基础上提升30%-50%。

· 质量优化：AI智能检测方案可对筛网缺陷清晰成像，通过AI视觉算法处理，准确率达到99.9%，有效提高产品良率。

成本优化：实现产线自动化质检，大幅降低用工成本。