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在基于机器视觉的影像测量中，一些复杂特征传统测量需要人工手动选点测量，不仅易受到人为因素的干扰，而且极大的降低测量效率，提高了人力成本和生产成本。AI影像测量技术运用先进的机器视觉和深度学习算法，可快速、准确地自动识别出目标特征，使得测量过程实现智能化、无人化。/ j! P9 U( D% y- d6 X' b9 ?
AI影像测量应用案例
% M/ b/ `; ^8 S1 q6 N: G新能源行业中电池后盖边缘特征测量时，由于边缘台阶落差较小，导致成像有多层边界干扰且对比度低，自动批量测量不能自动抓取目标边缘，因此只能手动测量。中图AI测量可排除多层边界干扰，即使对比度低也能自动识别到目标边缘，测量效率提升4.5倍，同时排除人为误差，测量数据更稳定。5 J W, h1 W7 |' a; P
3C行业手机中框边缘线测量时，由于该边界不规则，且边界干扰较多，传统自动测量，很容易抓偏，也只能使用手动测量。即使不规则有干扰的边界，中图AI自动测量可以排除干扰自动提取到正确位置，进一步提高测量效率。7 |) S; U2 I v+ a9 w0 t4 ?2 F4 {
金属边边界模糊不清，毛刺过多，边界翘曲不均匀，AI测量可自动过滤毛刺干扰，准确提取边界。" c/ q4 o) f7 {3 h$ X
黑色塑胶件上圆柱特征形态不一、边缘轮廓不清，传统自动测量容易提偏，AI提取则精确稳定。3 N$ _& |. o @( s& m; w
塑料薄片边界干扰多，无法自动提取，手动测量费事费力，AI测量可以精准排除边界上的干扰，提取到正确位置。, `' [0 p T* @! D0 H& x
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中图仪器AI影像测量效率和精度5 G/ U, }/ K& F: O( ^2 |, z
1、测量效率对比
2 J4 k! {+ b9 j; P( ?单个工件的单次测量时间由131s缩短至AI测量28s，效率提升4.5倍
' ~! U6 c0 ?& {; R* Y0 x2 g: R2、重复性对比! a* Z3 O# |( M
重复性大于0.02mm的尺寸占比降低81%，测量数据更稳定，重复性更佳
" _ X& ?- }) `( ~7 t# O+ D3、人员一致性对比, ^/ o a: p3 a9 \5 k/ v9 A
三个不同的操作员分别使用AI测量的数据一致性比手动测量的一致性要好很多2 a1 E9 K4 o/ f' f9 B7 _
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影像测量AI自动寻边技术，可以大幅提高测量效率，助力企业打造自动化、无人化、智能化生产线。 |
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发表于 2024-7-11 16:37:12