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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。% {1 X: v: D; A. ?( C
AI影像测量应用案例2 C# B6 z. D i1 Q+ s, X
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。$ U. E* Q8 C4 z0 L% L
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 N1 l1 K: l1 g, h3 p
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。
: s. ~9 L4 C7 R, o" T8 E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。
8 @, O6 E/ S- @7 n$ v" s5 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。
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中图仪器AI影像测量效率和精度
6 ]5 n5 p; F1 q1、测量效率对比- A+ p* f4 E" T( g
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
! n3 |0 c6 t6 P0 e2 I- _$ H' H$ s2、重复性对比 d% X- M5 H, o9 \ P
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2 y( s3 X3 b5 ^; k9 d8 w" _8 f
3、人员一致性对比0 D6 {. j G8 g& z5 N# n
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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