前方高能！華漢偉業(yè)創(chuàng)新賦能，直擊機(jī)器視覺工業(yè)痛點(diǎn)

隨著智能制造和工業(yè)4.0的浪潮席卷全球，機(jī)器視覺技術(shù)作為推動產(chǎn)業(yè)升級與轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵力量，正逐步展現(xiàn)出其巨大的潛力與價(jià)值。機(jī)器視覺技術(shù)的主要優(yōu)勢在于其高精度、高效率以及強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。

然而，在實(shí)際應(yīng)用中，由于工業(yè)場景的復(fù)雜性和多樣性，機(jī)器視覺系統(tǒng)往往難以達(dá)到理想的檢測效果，仍面臨諸多挑戰(zhàn)與阻礙。

? 行業(yè)發(fā)展痛點(diǎn)剖析

1、復(fù)雜環(huán)境干擾

以往的檢測方法主要針對簡單規(guī)則的產(chǎn)品背景，而現(xiàn)在的待測產(chǎn)品在實(shí)際場景中往往存在復(fù)雜的背景，如雜物、灰塵、紋理等，這些外部因素可能導(dǎo)致成像質(zhì)量下降，干擾對目標(biāo)物體的識別和定位，從而影響系統(tǒng)的檢測精度。

2、缺陷形態(tài)復(fù)雜

機(jī)器視覺檢測中，待檢物體的形態(tài)復(fù)雜，缺陷種類繁多，同一工業(yè)產(chǎn)品可能存在不同種類的缺陷,同種缺陷也可能在形狀、尺寸、顏色等特征上具有多樣性。

3、數(shù)據(jù)質(zhì)量與標(biāo)注

機(jī)器視覺系統(tǒng)依賴于高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)的獲取、標(biāo)注和驗(yàn)證過程既耗時又昂貴。特別是在工業(yè)場景中，由于產(chǎn)品的多樣性和復(fù)雜性，標(biāo)注數(shù)據(jù)往往難以全面覆蓋所有情況。

針對上述行業(yè)發(fā)展難點(diǎn)，華漢偉業(yè)持續(xù)提升核心技術(shù)的研發(fā)能力，聚焦行業(yè)痛點(diǎn)，積極探索創(chuàng)新，致力于賦能視覺應(yīng)用產(chǎn)品，全力破解機(jī)器視覺在工業(yè)應(yīng)用中的難題。

?創(chuàng)新驅(qū)動，突破機(jī)器視覺應(yīng)用瓶頸

（一）產(chǎn)線快速部署換型

針對底層算法全新升級，從單場景到多場景泛化遷移，多種數(shù)據(jù)增強(qiáng)功能，滿足不同場景數(shù)據(jù)及遷移應(yīng)用能力，讓模型快速適應(yīng)新場景，無需重新進(jìn)行大量的模型訓(xùn)練和調(diào)整。

（二）滿足多樣化標(biāo)注需求

華漢偉業(yè)從交互式標(biāo)注入手，提升標(biāo)注效率，并且提供了多種選擇，如基于二值化的標(biāo)注、基于特征分割的標(biāo)注、基于大模型的標(biāo)注，滿足多樣化的標(biāo)注需求。

（三）操作運(yùn)行“零”門檻

拖拽式界面，零代碼配置，極大降低了操作人員的學(xué)習(xí)成本與門檻，降低對現(xiàn)場人員的要求，在短時間內(nèi)快速上手，實(shí)現(xiàn)了操作運(yùn)行的便捷化與高效化。

（四）強(qiáng)化AI算法

華漢偉業(yè)高度重視AI算法的研發(fā)與優(yōu)化，不斷改進(jìn)算法模型，提升其對復(fù)雜圖像的處理能力和特征提取能力；另一方面，依托豐富的行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和海量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，持續(xù)完善AI算法平臺。確保檢測準(zhǔn)確率超過99%。 

華漢偉業(yè)積極探索將多種先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行融合，形成了針對不同應(yīng)用場景的視覺解決方案，這些方案能夠輕松應(yīng)對瑕疵，人力替代效率達(dá)到80%，縮短檢測時間約40%，實(shí)現(xiàn)缺陷檢測精準(zhǔn)度和檢測效率的提升，為機(jī)器視覺技術(shù)注入新的活力。

憑借在技術(shù)融合領(lǐng)域的深厚積累與持續(xù)創(chuàng)新，華漢偉業(yè)廣泛賦能于多個行業(yè)，精準(zhǔn)擊破各行業(yè)生產(chǎn)檢測環(huán)節(jié)中的復(fù)雜難題，為產(chǎn)業(yè)升級改造提供強(qiáng)有力的技術(shù)保障，推動行業(yè)發(fā)展邁向新高度。

?經(jīng)典應(yīng)用案例

針對方殼電池外殼的復(fù)雜表面特性，使用線掃分時頻閃+光度立體技術(shù)，增加AI深度學(xué)習(xí)檢測，對采集到的圖像和數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，能夠?qū)Σ煌恢?、光照與復(fù)雜環(huán)境呈現(xiàn)出更好的適應(yīng)性，避免反光干擾，清晰還原圖像，具有較高的細(xì)微辨識度，提高檢測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。深度學(xué)習(xí)算法可以自動識別和分類不同的缺陷類型，減少人工干預(yù)和誤判，實(shí)現(xiàn)漏判率為0。

在煙嘴金屬件外觀缺陷檢測中，采用多圖像融合 AI 分割技術(shù)，檢測煙嘴金屬變形、異物、起泡、劃痕等，還可以進(jìn)行尺寸測量，通過五軸聯(lián)動對產(chǎn)品的外觀進(jìn)行全維度檢測，使產(chǎn)品的外觀缺陷完整呈現(xiàn)，確保產(chǎn)品100%的檢測率，同時加入AI深度學(xué)習(xí)，共享數(shù)據(jù)，克服深度學(xué)習(xí)工業(yè)應(yīng)用的小樣本及模型遷移難題，適應(yīng)復(fù)雜產(chǎn)品和工況，可兼容相同視野范圍內(nèi)的多款產(chǎn)品。

在電機(jī)定子Tig焊點(diǎn)檢測中，使用3D結(jié)構(gòu)光技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)360°全方位檢測測量，保證3D視覺成像效果，通過定位工具、塊狀物工具、點(diǎn)到點(diǎn)距離工具等檢測出不良的位置、個數(shù)、面積，通過AI的賦能，打通了數(shù)據(jù)從采集、分析到算法沉淀的全鏈路柔性化定制。精準(zhǔn)識別細(xì)微缺陷，漏判率為0，誤判率≤1%，視覺檢測精度可達(dá)到±0.1mm。

在工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程中，華漢偉業(yè)作為工業(yè)視覺檢測領(lǐng)域的重要參與者，將繼續(xù)秉持專業(yè)精神，嚴(yán)格把控產(chǎn)品質(zhì)量，確保每一項(xiàng)視覺檢測技術(shù)與設(shè)備都能達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先標(biāo)準(zhǔn)。通過持續(xù)優(yōu)化算法模型，提升設(shè)備的智能化水平，實(shí)現(xiàn)對工業(yè)產(chǎn)品更精準(zhǔn)、更高效的檢測，幫助客戶提質(zhì)降本增效。