利用AI和机器视觉检测缺陷和划痕的技术分析

　　无需瑕疵的学习样本，AI Fine Matching工具凭借无缺陷产品的图像数据训练，迅速汲取检验员累积的“专家智慧”。其灵敏度虽依产品特性而异，但在众多场景中，其缺陷检测能力可媲美甚至超越人工检验员。用户可在FH系列视觉系统中灵活设定容忍偏差范围。

　　“我们旨在通过人工智能技术优化视觉系统配置，简化部署流程，让制造商轻松上手。”欧姆龙英国营销经理Dan Rossek指出，“我们运用机器学习算法而非专业工程师的干预来指导视觉系统的设定。算法会分析您欲检测的缺陷类型，随后配置相应的检查程序与工具，精准区分良品与不良品——这依据可能包括模式、相关性、对比度乃至颜色差异。”

　　此算法实现了自动化流程，仅需一批合格零件作为训练样本，AI系统便能自我学习并识别这些零件的特征及其细微变化（考虑到产品本身的固有变异）。

　　“完成此步骤后，系统即能敏锐捕捉任何偏离‘标准’的异常情况。”Dan补充道，“这一特性特别适用于多品种生产或新产品线的快速检测，因为针对不同产品的训练既高效又便捷。实际上，加载过程主要聚焦于图像序列的训练。”

　　经过充分训练后，AI Fine Matching视觉系统能确保100%的一致性检测结果。

　　至于AI划痕检测过滤器，它利用视觉系统与AI算法合力识别表面划痕，其灵敏度可媲美资深检验员，且无需样本或频繁调整。

　　此技术主要应用于汽车行业，面对高标准的检验需求。“汽车制造商追求100%的检验完美度，但在光洁表面检测划痕或细微瑕疵尤为困难，特别是当车身采用多色涂装时。”Dan评论道，“比如，您需根据每个产品的特性调整视觉系统配置，同时考虑颜色、表面处理及材质（金属或哑光）。”

　　通过创新算法，欧姆龙有效降低了实施难度。“AI划痕检测过滤器首先捕获图像，随后通过一系列过滤器分析以分离出划痕。系统内部循环所有过滤与检查算法时，不受汽车颜色或表面材质的影响，自动选择最适合的检测方案。这极大简化了设置与部署流程。”Dan总结道。

　　检测表面划痕对于提升多种制造部件的质量至关重要，涵盖塑料模具件、挤出塑料薄膜及由玻璃或透明聚合物制成的光学元件。此外，在卷筒纸印刷过程中检查纸张质量也是潜在应用之一。作为针对汽车行业量身定制的创新成果，欧姆龙AI划痕检测过滤系统正助力提升众多产品的品质标准。