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ALFA深度学习检测套件

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    ALFA 提供了一款基于工业图像分析的深度学习软件。ALFA Suite基于先进的机器学习算法,是一款优化可靠的可现场测试的软件解决方案。它可以完成检测与分类的编程中不可能完成的挑战。这为不少具有挑战性的机器视觉应用提供了一个强大、灵活的且明确的解决方案。

利用ALFA缺陷检测模块工具的管理模式和ALFA分类模块的自动化检测与分类,将会使气缸外观缺陷检测变得非常简单。

首先需要收集大量的气缸套在生产过程中可能产生的砂眼、疏松、碰伤、花缸、亮斑、锈蚀划痕、托板磨痕等外观缺陷图片,检测图片做为学习样本库,其中包括正常品和残次品,每种残次品的检测图片至少包含一组以上。样本库中的样本越多,学习效果越好,后续的检测也会越准确。

接下来ALFA软件通过图片样本库进行训练学习,并产生检测的参照模型,这个学习过程只需要不到10分钟,具体学习取决于电脑的硬件配置。

*后把系统训练后的文档放置在工共机上,并连接采用进口工业相机快速获取产品图像,通过图像识别、分析和计算,输出当前气缸套和标准的产品是否一致,并输出OK、NG信号,用于控制NG品的剔除。



系统可以自动完成被检产品与相机获取图像同步; 自动完成气缸套和标准结构的匹配判断功能; 自动完成样品数--据保存功能; 对产品图像进行自动存储,可进行历史查询, *多保存容量为100万条供查询; 自动统计检测总数、缺陷总数、缺陷类型等信息; 系统有自学习功能,且学习过程操作简单。

 
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