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制造缺陷视觉检测需求主要体现在以下四个方面：
1.智能化检测设备需求巨大，经济效益显著。
2.取代人工检测，降低生产成本，助推光伏电池、玻璃、带钢、纺织、LCD液晶、木材、陶瓷、瓷砖、焊接、装配等多个制造产业升级。
3.控制产品质量，提升经济效益。
4.智能运维的关键技术。
2.取代人工检测，降低生产成本，助推光伏电池、玻璃、带钢、纺织、LCD液晶、木材、陶瓷、瓷砖、焊接、装配等多个制造产业升级。
3.控制产品质量，提升经济效益。
4.智能运维的关键技术。
在制造过程中，主要存在均匀非纹理表面缺陷检测、均匀纹理表面缺陷检测、非均匀纹理表面缺陷检测三类方法。
1）均匀非纹理表面：玻璃、带钢等金属表面。
2）均匀纹理表面：均匀重复图案表面，均匀非重复图案表面：
3)非均匀纹理表面：随机纹理，非均匀分布随机纹理
挑战性问题：
1. 大规模制造过程中，目标缺陷位置、姿态、光照、背景的随机变化，图像数据的多样性，需要提升缺陷智能检测方法的鲁棒性。
2. 机器人系统需要具备自主学习能力。
解决方案与应用案例:
1.图像大数据和深度学习技术驱动的制造缺陷智能检测机器人系统
2. 机器人系统需要具备自主学习能力。
解决方案与应用案例:
1.图像大数据和深度学习技术驱动的制造缺陷智能检测机器人系统
典型应用案例—光伏电池智能制造过程质量控制
机器人智能装备典型应用案例
—视觉引导的轮廓缺陷自主检测与分拣系统
控制系统控制电机驱动透明钢化玻璃圆盘匀速旋转，当冲压件到达光电开关处，传输冲压件存在信号给控制系统。
控制系统控制圆盘在经过给定脉冲个数下，让冲压件停止在相机正下方，并触发触发相机，采集冲压件图像。 计算机运行算法，进行轮廓缺陷检测，实时判断零件是否合格，反馈信号给控制系统，控制机械分类结构分类，最终完成冲压件缺陷检测。
控制系统控制圆盘在经过给定脉冲个数下，让冲压件停止在相机正下方，并触发触发相机，采集冲压件图像。 计算机运行算法，进行轮廓缺陷检测，实时判断零件是否合格，反馈信号给控制系统，控制机械分类结构分类，最终完成冲压件缺陷检测。
核心产品-一体化智能缺陷检测和分类装备
核心产品-图像大数据和机器学习驱动的制造缺陷智能检测软件
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