在金屬板材的加工過程中，由于原材料控制不嚴、生產操作不當和工藝方案不合理等多方面的因素，諸如裂紋、輥印、刮傷、劃痕、壓痕、孔洞、針眼、氣泡等的缺陷屢見不鮮。這些缺陷不僅影響了產品的外觀，更是降低了產品的抗腐蝕性、耐磨性等性能，因此，對缺陷的檢測便成為了舉足輕重的一個環(huán)節(jié)。

　　受金屬板材加工條件的限制，高溫、熱輻射等便成為了它甩不開的標簽。工人們無法長時間待在這樣的環(huán)境中，往往三班倒，經常晝夜不分，生物鐘紊亂，影響了睡眠的質量和時間，而這一系列的連鎖反應則導致了產品檢測準確率的下降，再加上工作中來自檢測速度的壓力，致使許多缺陷無法檢測出來，出廠產品的質量也就無法得到保障。

　　為解決這一難題，國辰機器人不斷探索，融合機器視覺技術，自主研發(fā)了缺陷視覺檢測系統(tǒng)。

　　在之前，許多企業(yè)也嘗試過無損檢測，例如渦流檢測技術、紅外檢測技術等，相較于人工，這些技術方法的檢測速度有所提高，但由于精度不高、無法對瑕疵進行分類、現(xiàn)場安裝條件苛刻等客觀因素的存在，仍無法滿足工業(yè)生產產品質量檢測的要求。

　　國辰缺陷視覺檢測系統(tǒng)則是基于深度學習，讓機器展現(xiàn)出“人類智力”，具有自組織、自適應、自學習的能力。通過對大量缺陷圖片內在規(guī)律和表現(xiàn)層次的學習、訓練，實現(xiàn)對工業(yè)相機所拍攝可見光圖像的智能處理，并結合過濾算法快速識別金屬板材表面瑕疵，從而提高了缺陷檢測的精度，能夠很好地解決人工檢測中由于主觀判斷產生的對缺陷識別的不確定、模糊等問題。

　　它可以直接兼容到工廠現(xiàn)有產線上，解決了傳統(tǒng)檢測設備對硬件環(huán)境依賴程度較高的問題。對于檢測出的缺陷，系統(tǒng)可根據(jù)需要發(fā)出相應的報警或停機信號，并且將缺陷類型、大小、位置、圖片等信息及時記錄，生成每個產品的電子檔案，既方便了后續(xù)的調取使用，也為管理人員對生產流程的優(yōu)化分析提供了準確的參考，有效增強了對產品監(jiān)控與管理的能力。

　　同時它還能在惡劣的加工作業(yè)環(huán)境中達到7*24小時長時效運作，在這樣的基礎上，企業(yè)使用缺陷視覺檢測系統(tǒng)來檢測金屬板材表面缺陷，可以大大地加快產品出廠效率，提高產品質量保障以及整體競爭力，獲得更多的市場占有份額。

　　隨著工廠數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化水平的提高以及人工智能技術的進步，缺陷視覺檢測系統(tǒng)在工業(yè)制造中的應用場景逐漸豐富，例如玻璃、電子元件、汽配件、五金件等外觀檢測場景，并逐步呈現(xiàn)出從局部到整體、從生產層面到經營戰(zhàn)略層面的應用發(fā)展趨勢，幫助企業(yè)從“人工”轉變?yōu)椤叭斯ぶ悄堋?，生產更加細致化，減少培訓一個質檢員所需耗費的人力財力，真正實現(xiàn)了生產效率、良品率的有效提升!