在基于機器視覺的影像測量中,一些復雜特征傳統(tǒng)測量需要人工手動選點測量,不僅易受到人為因素的干擾,而且極大的降低測量效率,提高了人力成本和生產成本。AI影像測量技術運用先進的機器視覺和深度學習算法,可快速、準確地自動識別出目標特征,使得測量過程實現智能化、無人化。
中圖AI影像測量應用案例
新能源行業(yè)中電池后蓋邊緣特征測量時,由于邊緣臺階落差較小,導致成像有多層邊界干擾且對比度低,自動批量測量不能自動抓取目標邊緣,因此只能手動測量。中圖AI測量可排除多層邊界干擾,即使對比度低也能自動識別到目標邊緣,測量效率提升4.5倍,同時排除人為誤差,測量數據更穩(wěn)定。
3C行業(yè)手機中框邊緣線測量時,由于該邊界不規(guī)則,且邊界干擾較多,傳統(tǒng)自動測量,很容易抓偏,也只能使用手動測量。即使不規(guī)則有干擾的邊界,中圖AI自動測量可以排除干擾自動提取到正確位置,進一步提高測量效率。
金屬邊邊界模糊不清,毛刺過多,邊界翹曲不均勻,AI測量可自動過濾毛刺干擾,準確提取邊界。
黑色塑膠件上圓柱特征形態(tài)不一、邊緣輪廓不清,傳統(tǒng)自動測量容易提偏,AI提取則精確穩(wěn)定。
塑料薄片邊界干擾多,無法自動提取,手動測量費事費力,AI測量可以精準排除邊界上的干擾,提取到正確位置。
中圖AI影像測量效率和精度
1、測量效率對比
單個工件的單次測量時間由131s縮短至AI測量28s,效率提升4.5倍
2、重復性對比
重復性大于0.02mm的尺寸占比降低81%,測量數據更穩(wěn)定,重復性更佳
3、人員一致性對比
三個不同的操作員分別使用AI測量的數據一致性比手動測量的一致性要好很多
中圖儀器的影像測量AI自動尋邊技術,可以大幅提高測量效率,助力企業(yè)打造自動化、無人化、智能化生產線。
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