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基于 AI 的工业缺陷检测与分类创新实践.pdf

上传人: li 编号:29658 2021-02-07 27页 3.79MB

1、数联智造-基于AI的工业缺陷检测与分类创新实践 DIGITAL TRANSFORMATION IN MANUFACTURING 加速先进制造、赋能企业转型 孙崇敬 01. 数联智造-整体方案 02. 工业缺陷检测 03. 数联智造-ADC(自动缺陷检测与分类) 目 录 ADC应用场景 ADC整体架构 ADC检测算法 行业案例 公司简介 数联制造综合方案 工业视觉任务 工业缺陷检测面临挑战 解决思路及实施流程 04. 数联智造-AOI+ADC 公司概述 数之联脱胎于电子科技大学数据挖掘实验室,由大数据领军人 物周涛创立,致力于成为集数据,算法,行业为一体的大数据 产业生态构建者;极力为合作伙伴提

2、供数据管理,分析挖掘, 应用可视化等大数据价值提升服务。 大数据价值发现专家 图像缺陷检测 人工智能 生产过程优化 设备健康管理 商业智能 设备1设备2设备3设备4 参数x12 参数x11 参数x22 参数x21 参数x32 参数x31 参数x42 参数x41 来料(CG) Defect图像 特征特性值 (膜厚、CD) 现场 设备 参数 硬件AOI(机器视觉系统)EIMS(设备智能化管理系统) ADCVMYMES(良率分析系统) 出货(外观) 软件 智慧 生产 + 智能 设备 方案架构: 预 测 检 测 改 善 采 集 Array OLED CF CELL Module AOIADC CODE

3、1 CODE2 CODE3 Y YMES MESFDCEDAX Cum Yield FA 大数据分析 改善 控制 数联智造-整体解决方案 系统架构: ADC 01. 数联智造-整体方案 02. 工业缺陷检测 03. 数联智造-ADC(自动缺陷检测与分类) 目 录 ADC应用场景 ADC整体架构 ADC检测算法 行业案例 公司简介 数联制造综合方案 工业视觉任务 工业缺陷检测面临挑战 解决思路及实施流程 04. 数联智造-AOI+ADC 工业视觉任务分类 定位测量识别检测分类 通过视觉定位指定 元件位置,中心点、 角度等特征信息, 进行引导,实现自 动化操作。 计算物体之间的距离, 线的宽度,面积、长 度等各种信息,并判 定生产产品规格是否 合规。 基于图片识别包装、 Tray盘、标签等上面 的各种信息,如OCR、 条形码、二维码 (DM、QR)等。 对物体类别进行分类, 实现产品分级,物体

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本文主要介绍了数联智造公司基于AI的工业缺陷检测与分类实践。该实践主要包括工业视觉任务、工业缺陷检测面临挑战、解决思路及实施流程、数联智造-AOI+ADC公司概述、数联智造-整体方案、数联智造-ADC(自动缺陷检测与分类)目录、数联智造-ADC功能框架、数联智造-ADC检测算法、数联智造-ADC面板案例等内容。其中,数联智造-ADC系统可以实现对不良缺陷的自动检测分类,提高生产效率和良品率,降低人工成本。例如,在面板制造行业,ADC系统建造成本低于80%,精确度达到95.56%,召回率达到94.96%。在芯片制造行业,ADC项目对图像的识别准确率达到90%以上,降低VRS的后续的扩展投入50%。
数联智造-基于AI的工业缺陷检测与分类创新实践 如何通过AI技术提高工业缺陷检测的准确性和效率? 数联智造-ADC(自动缺陷检测与分类) 自动缺陷检测与分类系统在工业生产中的应用场景有哪些? 数联智造-AOI+ADC 如何结合AOI和ADC技术实现更高效的工业缺陷检测与分类?
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