AI+机器视觉针对多种检测干扰因素，定制产品外观缺陷解决方案--机器视觉网

产品外观是影响产品质量最重要的因素之一，其平整度、有无瑕疵等不仅影响到产品美观，甚至能够直接影响产品本身的使用和后续加工，给企业带来重大经济损失。

随着人工智能技术的快速发展，机器视觉与AI技术的结合应用加速渗透进工业产品的外观缺陷检测领域。深眸科技凭借深耕机器视觉多年沉淀的技术实力，建立以深度学习技术为核心的差异化发展优势，开发出轻辙视觉引擎等工业级视觉应用产品，全面赋能产品外观缺陷检测。

外观缺陷检测原理，全方位检测破除项目难点

机器视觉的产品外观缺陷检测是一种基于图像处理和模式识别的技术，通过对产品图像进行分析和处理，识别出其中的缺陷，从而实现产品外观缺陷的自动化检测，并对这些缺陷进行定位。

机器视觉外观缺陷检测的过程主要包括图像获取、图像处理和缺陷识别等步骤。图像获取是指对产品进行图像采集，再将采集后的图像输入到计算机中；图像处理通过预处理技术从图像中提取有用信息；缺陷检测通过机器视觉技术，更好地识别出缺陷并对缺陷进行定位和分类。

外观缺陷检测内容：

表面检测：划伤、裂纹、毛刺、压痕、脏污、边缘缺陷、图案缺陷等

外观缺陷检测难点：

产品外观缺陷种类多样，包括划伤、破损等明显瑕疵以外，也有微小气泡、色差等难以察觉的微弱瑕疵；复杂背景干扰，在受到光线变化、阴影、反射问题时，真实缺陷被掩盖，少数缺陷易与背景融合导致无法识别；缺陷的检测标准因产品属性而存在差异，不同产品之间的参数设置并不相同，如何做到灵活换型成难点；部分产品由于材质原因，导致灰尘、杂质与划痕难以区分检测。

外观缺陷检测方案，解除多种检测干扰因素影响

由于产品缺陷种类繁多且干扰因素众多，深眸科技在产品外观缺陷检测中融合了深度学习技术，采用轻辙视觉引擎对产品外观进行全面检测。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。

针对难点（缺陷类型多样）检测方案——交换机钣金外观缺陷检测案例

在生产制造的检测、测量环节中，由于加工环节多样化、喷涂后镀锌板铁壳和不喷涂产品的规格种类繁多等原因，往往会产生众多表面缺陷。

深眸科技通过轻辙视觉引擎，以多图源高精度拼接、多尺度图像目标检测和增强学习技术，采用区域特征图提取、微弱特征增强与特征图像分解等关键算法等技术优势；解决缺陷类型多样、视野覆盖不全、光学不均匀等检测难点；实现产品换型建模频率降低、目标缺陷纹理特征增强、缺陷准确识别与反射早点抗干扰性提升等项目效果，全方位检出钣金件表面瑕疵。

针对难点（背景纹理干扰）的检测方案——精冲件缺陷检测案例

由于精冲件加工工艺特殊，其产品表面往往残留大量明显的铣痕特征，影响外观缺陷的检出。

深眸科技通过轻辙视觉引擎，以AI技术学习铣痕特征，增强缺陷识别的抗干扰性，还采用生成对抗神经网络进行铣痕缺陷背景融合，将背景纹理抗干扰性识别能力的泛化性提升20%；同时以多尺度特征融合训练与小目标缺陷检测技术，提升微小缺陷的检出率至99%以上，更好地控制产品的生产质量。随着AI+机器视觉技术的持续赋能，产品外观缺陷检测领域迎来了一次革命性突破。未来，深眸科技也将坚持自研核心技术，以先进图像处理技术和图像处理算法，全面检出外观瑕疵并解决复杂背景干扰问题，实现对产品外观缺陷的高质量检测。