项目背景
需要检测金属齿轮件表面凹坑、磨损、裂痕等10多种缺陷，同时要求对检测工序进行技术升级，检测速度不低于5pcs/s，检测准确率不低于99.9%。
一、用户痛点
1.当前采用人工目检，成本高，检测效率低
2.缺陷种类多，分布位置随机
3.部分缺陷非常微小，对算法精度要求高
二、解决方案
Turingeye振动盘玻璃圆盘检测机
产品从振动盘自动振出后，传送至玻璃圆盘上流转，当经过视觉检测区域时，传感器感应来料后触发信号，视觉检测系统启动开始拍照取图。
待拍照取图完成后，图片传输到系统算法软件，进行缺陷识别，区分良品及不良品，并对不良品进行报警处理。
三、技术优势
1.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。
2.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。
3.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。
四、成像展示
OK
NG
压伤
断裂
1.效率优化
检测速度可达300pcs/分钟
2.质量优化
AI智能检测方案可对合金件缺陷清晰成像，通过AI视觉算法处理，准确率达到99.9%，有效提高产品良率
3.成本优化
实现产线自动化质检，大幅降低用工成本
如果你的工业生产线中需要用到机器视觉检测方面的技术，那么不妨和我们聊聊，我们会先根据你的需求分析，从一个专业的角度来给你一个合适的方案。
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