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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。! m; \! m, z. `" {- D
AI影像测量应用案例
2 ^; p z) ^0 A' E) h7 v2 @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。
* s Q, \7 S/ Q& v, J" I3C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。. l4 }6 e7 A6 T* C {
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。
' B( r; o& f; t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。
0 h1 u+ A0 [4 q! T7 r' U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。5 c$ n4 T& s4 u
* n7 j& T+ a2 P8 Z6 A9 i' B# A中图仪器AI影像测量效率和精度
) k2 u% H: p# o2 I! I/ p+ f3 n) L1、测量效率对比6 o( S) n6 Z b# p7 r# `$ {
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7 ^% f8 v+ e0 M1 [9 i: e" C
2、重复性对比6 D) A# K; U' _1 f/ B7 U
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
4 j- j* Y* {0 |; `3 A/ X3、人员一致性对比# W* a( I& N- _5 j* v) E: _% E
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
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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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