康耐視Vidi套件:讓汽車“艷壓群芳”的AI解決方案

時間:2018-08-10

來源:康耐視(COGNEX)

導語:這款康耐視ViDi套件結合了類人類的智能性以及機器視覺的可靠性,非常適用于變形元件的定位、復雜外觀的檢測、分類以及棘手的OCR應用。它提供易于部署的界面,能夠以自動化方式解決以前難以通過編程解決的檢測挑戰(zhàn)。

康耐視Vidi套件:讓汽車“艷壓群芳”的AI解決方案】說起車展,很多人首先想到的就是那些美艷不可方物的車模們~

那說到底車模為什么會流行起來的呢?

1898年,第一則汽車廣告誕生后沒多久,人們發(fā)現(xiàn)如果把一位有吸引力的年輕女性和一輛嶄新的汽車放在一起,就會瘋狂吸引男性群體的眼球,從此后性感的女模特成為經(jīng)銷商們招攬顧客的法寶。

然而車模并不是隨意搭配的,她們的形象需要恰當?shù)乇憩F(xiàn)汽車的特質,比如法拉利車模不茍言笑的神情襯托出法拉利的高貴品質;標致、雪鐵龍的模特性感、活潑;日系車往往洋溢著青春、活潑氣息;美系、德系車穩(wěn)重而略帶現(xiàn)代氣質。

然而,在2016年的時候出現(xiàn)了一道晴天霹靂:

北京上海車展就宣布從此取消了車展車模的展示。

當沒有了那些華麗的外在噱頭,

留給制造商經(jīng)銷商們的

似乎只有在汽車的自身條件上狠下功夫這條路了!

在這樣高強度的競爭環(huán)境下,各大廠商們不得不將生產(chǎn)檢測的效率與精確度提升到極致。但是,人類肉眼和過去的那些視覺機器已經(jīng)越來越?jīng)]辦法滿足如今的需求了。幸好,有一款專為汽車行業(yè)設計的基于深度學習的圖像分析軟件應運而生了,它的名字就是——康耐視ViDi套件。

這款康耐視ViDi套件結合了類人類的智能性以及機器視覺的可靠性,非常適用于變形元件的定位、復雜外觀的檢測、分類以及棘手的OCR應用。它提供易于部署的界面,能夠以自動化方式解決以前難以通過編程解決的檢測挑戰(zhàn)。

據(jù)小編了解,它能夠輕松解決以下檢測挑戰(zhàn),為生產(chǎn)檢測過程提供可靠的質量保證:

1.活塞壓縮環(huán)檢測

挑戰(zhàn):

由于活塞的反光金屬表面,壓縮環(huán)上的缺陷很難檢測出來,而且活塞的圓柱形形狀在圖像中的呈現(xiàn)有時很模糊且對焦不準。

解決方案:

基于這些圖像,康耐視ViDi套件將學習活塞的自然形態(tài)和表面紋理以及劃痕的正常外觀。在訓練階段和驗證期間,可以不斷調(diào)整參數(shù),直至訓練后的模型可以正確檢測并分割所有包含較長劃痕的圖像。

2.氣缸檢測

過往挑戰(zhàn):

氣缸表面較粗糙加上景深的緣故使圖像邊緣周圍往往顯得十分模糊,這樣使缺陷的檢測尤其具有挑戰(zhàn)性。

解決方案

3.焊縫檢測

過往挑戰(zhàn):

動力系統(tǒng)關鍵部件(如活塞)的復雜表面紋理使傳統(tǒng)的機器視覺難以檢測它們的完整性,且活塞的焊縫具有高度的變化,這會導致各種異常很難被區(qū)分開來。

解決方案:

4.火花塞識別和分類

過往挑戰(zhàn):

火花塞細微的外觀變化會給自動化檢測系統(tǒng)帶來挑戰(zhàn),然而制造商往往只能依靠外觀檢測。

解決方案:

5.安全氣囊檢測

過往挑戰(zhàn):

人工檢測往往容易遺漏或難以檢測出安全氣囊上那些出現(xiàn)故障的孔洞、裂縫、裂洞、接縫和縫合問題。由于氣囊織物表面的復雜性,傳統(tǒng)的機器視覺系統(tǒng)也難以通過編程來解決這些問題。

解決方案:

6.內(nèi)飾件總裝驗證

過往挑戰(zhàn):

總裝驗證涉及的各種內(nèi)飾件具有高度的復雜性,這給傳統(tǒng)機器視覺檢測帶來了挑戰(zhàn)。雖然人工檢測員擅長于識別線帶,但速度太慢,效率過于低下。

解決方案:

7.汽車識別碼(VIN)檢測

過往挑戰(zhàn):

汽車制造商必須能夠定位和讀取VIN碼以實現(xiàn)可追溯性,然而鏡面反射、油漆顏色和眩光導致傳統(tǒng)的機器視覺系統(tǒng)難以定位和識別字符。

解決方案:

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