01  背景和趨勢

如今，衛(wèi)生用品在生產(chǎn)過程中，產(chǎn)品的缺陷檢測已經(jīng)相當(dāng)普及了。隨著嬰兒拉拉褲及衛(wèi)生巾等產(chǎn)品越來越復(fù)雜，花紋越來越多，傳統(tǒng)的缺陷檢測已經(jīng)難以達(dá)到客戶的要求。如圖：在衛(wèi)生巾檢測過程中，檢測離心紙和吸水紙的有無，由于和護(hù)翼，棉芯對比度很弱，傳統(tǒng)方法很難定位。

再比如：衛(wèi)生巾的離心紙缺角，由于離心紙花紋不固定，四個(gè)角的情況不一樣，有可能四個(gè)角剛好沒有花紋，傳統(tǒng)方法很難定位到缺陷。

02肩負(fù)使命 應(yīng)運(yùn)而生

針對行業(yè)內(nèi)遇到此類問題，客戶迫切需要解決。鈦瑪科視覺檢測3.0系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，算法功能全面升級，在保留原有污點(diǎn)檢測功能外，增加深度學(xué)習(xí)，模板比對、自動提取，邊檢、統(tǒng)計(jì)檢測功能，支持傳統(tǒng)方法、深度學(xué)習(xí)和混合方法三種模式，客戶可以根據(jù)需求靈活選擇所需的功能，在檢測效果上和對于產(chǎn)品缺陷的適應(yīng)性上有了全面的改進(jìn)。

【功能特點(diǎn)】

深度學(xué)習(xí)算法將人工智能提升到新的高度，在工業(yè)缺陷檢測方面，深度學(xué)習(xí)也是一個(gè)必然趨勢，3.0系統(tǒng)算法將深度學(xué)習(xí)融合進(jìn)來，配合或者互補(bǔ)傳統(tǒng)的算法功能，針對以下幾個(gè)方面，提升算法的檢測能力：

1.針對對比度較弱的缺陷的檢測能力提升；

2.針對較小的缺陷的檢測能力提升；

3.針對缺陷的分類能力提升，可以準(zhǔn)確歸類缺陷類型。

3.0系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)算法操作簡單，導(dǎo)入產(chǎn)品對應(yīng)模型，設(shè)置缺陷類型，即可完成深度學(xué)習(xí)建模。

3.0系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)算法提供簡單友好的操作界面可以進(jìn)行模型重新學(xué)習(xí)，如果目前模型檢測精度不夠，

則可以加入新的缺陷樣本重新學(xué)習(xí)提升模型的檢測能力與精度。

03在多家客戶上已經(jīng)成功應(yīng)用

鈦瑪科視覺3.0系統(tǒng)已經(jīng)成功在多家客戶上應(yīng)用，友好的軟件界面，深度學(xué)習(xí)法，人性化的建模方法，擺脫了傳統(tǒng)人工建模麻煩，大大減輕了工人的操作強(qiáng)度，提高了設(shè)備的自動化程度，為實(shí)現(xiàn)傻瓜式操作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。