在许多工业生产场景中,产品检测面临着复杂背景的挑战,传统的视觉检测方法往往难以准确识别缺陷特征。熙岳智能基于深度学习技术,开发出先进的视觉检测方案,有效解决了这一难题。该方案首先通过大量的实际生产数据进行深度学习训练,让系统学习各种复杂背景下的产品图像和缺陷特征。在实际检测过程中,系统利用高分辨率的图像采集设备,对产品进行的图像采集。然后,基于深度学习的算法对采集到的图像进行分析,通过多层神经网络对图像的特征进行提取和识别。即使产品处于光线不均匀、背景图案复杂的环境中,该方案也能识别出产品表面的缺陷特征,如金属制品表面的划痕在复杂纹理背景下,或是塑料产品表面的凹陷在反光环境中,都能被准确检测出来。熙岳智能基于深度学习的视觉检测方案凭借其出色的性能,为众多企业在复杂生产环境下的产品质量检测提供了可靠保障,提高了企业的生产质量和效率,适应了现代工业多样化、复杂化的生产需求。字符识别功能用于读取零件编号或生产日期。福建不良视觉检测

卫浴产品的外观与功能质量直接影响用户的使用体验,熙岳智能为卫浴行业定制的视觉检测方案有效提升产品出厂合格率。在陶瓷马桶检测中,方案采用三维激光扫描与超声探伤结合的技术,检测马桶的釉面平整度、内部空洞缺陷;对于水,通过高精度图像采集与尺寸测量技术,检测阀芯装配精度、表面镀层厚度;在浴室柜检测方面,利用多光谱成像识别板材的色差、划痕、拼接缝隙。检测系统与卫浴产品的生产工艺紧密结合,例如在陶瓷烧制环节后立即进行外观检测,及时发现烧制缺陷;在组装完成后进行功能检测,确保水的出水角度、浴室柜的开合顺畅度符合标准。某卫浴生产企业应用该方案后,产品出厂合格率从 82% 提升至 96%,有效减少了售后维修成本,增强了产品在市场中的竞争力,助力卫浴企业提升整体质量管控水平。福建不良视觉检测视觉检测是产品质量控制体系中的重要一环。

3C 产品(计算机、通信和消费电子产品)市场竞争激烈,产品质量直接影响企业的市场份额和品牌形象。3C 产品生产过程中,零部件微小瑕疵的检测难度大,且对检测效率要求极高。熙岳智能凭借在视觉检测领域的专业技术,自主研发出先进的视觉检测算法。该算法结合了机器视觉和深度学习技术,具备强大的图像识别和分析能力。在 3C 产品的生产线上,面对手机屏幕上微米级的划痕、笔记本电脑外壳上细小的注塑缺陷,或是电路板上微小元件的焊接不良等问题,这套算法能够快速准确地识别出来。算法通过对大量标准图像和缺陷图像的学习训练,形成了的判断模型,能够在复杂的生产环境下,以极高的速度对产品进行检测。一旦发现微小瑕疵,系统会立即发出警报,并对不良品进行标记和分类。熙岳智能的视觉检测算法为 3C 产品生产提供了高效、可靠的质量保障,帮助企业提升产品品质,增强市场竞争力,满足消费者对 3C 产品的需求。
面对不同行业差异化的检测需求,熙岳智能投入大量研发资源,构建了功能强大的视觉检测算法库。该算法库涵盖电子、汽车、食品、医药等二十余个行业的专属检测模型,每个模型均基于行业典型产品特性与检测标准开发。例如,针对电子元器件的微小缺陷检测,算法库内置高精度边缘检测与特征匹配算法,能够识别芯片引脚的虚焊、电路板上 0.05 毫米的短路点;在食品行业,异物检测模型采用多光谱图像分析与深度学习相结合的方式,可区分食品中混入的玻璃、金属、塑料等不同材质异物。算法库支持灵活调用与组合,企业可根据自身生产需求,快速配置适合的算法组合,实现定制化检测。此外,算法库还具备自学习能力,通过不断积累生产数据优化检测模型,目前已涵盖超过 500 种缺陷类型的检测算法,为各行业企业提供了高效、的检测技术支撑,极大缩短了企业视觉检测项目的开发周期。熙岳为客户提供量身定制的视觉检测解决方案,满足不同需求。

光伏组件生产是一个多工序协同作业的复杂过程,提高生产效率对于降低成本、提升企业竞争力至关重要。熙岳智能的视觉检测系统充分考虑到光伏组件生产的特点,具备强大的多工位协同作业能力。在光伏组件生产线上,从硅片的分选、电池片的焊接,到组件的封装等多个关键工位,该系统都能实现无缝衔接和协同工作。在硅片分选工位,视觉检测系统能够快速检测硅片的尺寸、厚度、表面缺陷等,准确进行分类;在电池片焊接工位,系统可以实时监测焊接质量,包括焊带的位置、焊接强度等;在组件封装工位,又能对组件的外观、密封性能等进行检测。通过各工位之间的数据共享和协同控制,该系统实现了对光伏组件生产过程的监控和高效管理。在实际应用中,熙岳智能的视觉检测系统大幅减少了因人工检测或设备不协同导致的生产延误和质量问题,提升了光伏组件的生产效率,为光伏企业降低生产成本、提高市场占有率提供了有力保障,助力光伏产业的规模化发展。实时性是许多在线视觉检测系统的关键要求。福建不良视觉检测
熙岳视觉检测系统的易用性,降低了操作难度和培训成本。福建不良视觉检测
食品安全一直是社会关注的焦点,食品包装的密封性则是保障食品安全的重要环节。熙岳智能深刻认识到食品包装检测的重要性与特殊性,致力于通过先进的视觉检测技术提升食品包装质量。其视觉检测技术基于强大的 AI 算法,并不断进行优化升级。系统首先利用多光谱成像技术,对食品包装进行、多角度的图像采集,能够清晰呈现包装的密封边缘、封口处的微小缝隙等细节。然后,通过 AI 算法对采集到的图像进行深度学习与分析,系统可以快速且准确地判断包装的密封状态。针对不同材质、不同形状的食品包装,AI 算法还能自动调整检测参数和判断标准,以适应多样化的检测需求。在实际应用中,熙岳智能的视觉检测技术成功将食品包装密封性检测准确率提升至 99.9%,极大地减少了因包装密封不良导致的食品变质、污染等问题,为食品企业的产品质量安全提供了可靠保障,让消费者能够放心购买和食用相关食品。福建不良视觉检测