汽車空調(diào)散熱器表面因?yàn)楣に�、搬運(yùn)等原因?qū)е氯毕莸漠a(chǎn)生，使用人工檢測(cè)方式，效率低下且易誤判�，F(xiàn)采用深度學(xué)習(xí)的方案替代人工。

一、需求描述：

1、空調(diào)完成生產(chǎn)搬運(yùn)后會(huì)產(chǎn)生缺陷，需要對(duì)臟污、磕傷、錯(cuò)位、壓痕等缺陷進(jìn)行檢測(cè)

2、改變?nèi)斯�檢測(cè)效率低、準(zhǔn)確率低的現(xiàn)狀

二、技術(shù)要求：

1、要求檢出不同的缺陷類別，并進(jìn)行缺陷的分類。

2、檢出率要求99.95%以上，誤檢率控制在1%以下。

3、兼容不同的產(chǎn)品類型。

方案架構(gòu)

考慮產(chǎn)品形態(tài)和現(xiàn)場(chǎng)的機(jī)構(gòu)，方案選擇MV-CL020-40GM 2K線陣相機(jī)進(jìn)行采圖，配合高亮線陣光源，凸顯產(chǎn)品檢測(cè)特征。

方案優(yōu)勢(shì)

1、利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行缺陷的檢測(cè)和缺陷類別的判斷，通過缺陷的收集和模型迭代，綜合識(shí)別率達(dá)到99%以上，過檢控制在2%以下。

2、對(duì)缺陷進(jìn)行類別判斷，反向推動(dòng)客戶工藝的改善和提升。