此前，我们给大家介绍了西信信息应用于焊缝检测场景的“工业视觉+AI自动化智能焊缝检测” 解决方案，支持全自动、高检出率有效解决传统焊缝检测的痛点。
今天，我们将继续给大家分享西信信息AI质检在外观检测应用场景的解决方案——“一站式自动检测外观方案”。
方案能够有效解决装备制造企业生产机型多样化、客户定制化样式需求下的行业痛点：
✔ 检测工时多：
需要多位专岗人员配合进行检查，且无法进行全检。
✔ 检测效果差：
由于生产装备细节问题多，质量问题点往往无法进行全检。
✔ 数据不可追溯：
留存的质检数据都浪费了，无法进行智能分析。
解决方案
一站式自动检测外观方案
针对这种外观多样化、需求定制化环境下的质检要求，西信信息运用人工智能+工业视觉技术，建立自动化工作检测平台，帮助企业进行自动化一站式外观检测，能够有效提升检测效率，提高产品品质。
01
方案简介
一站式自动检测系统是基于人工智能视觉技术建立的自动化、数字化的质量检测作业驱动和流程管理系统，能够满足在企业产品生产过程中实现智能外观、质量检测和过程数字化控制。
此外，还支持实时对接其他系统，如MES系统、MOM系统、QMS系统，及时获取系统数据、协调检测任务，全流程促进产品质量提升。
02
典型应用场景
铁锈检测、贴花比对检测、油漆检测、间隙测量、玻璃划伤，表面清洁度检测、密封条破损变形检测、油缸活塞杆喷雾检测、防尘圈内异物检测、橡胶帽/黄油嘴有无检测、覆盖件比对、回转支撑漏水检测、盖板漏装检测等。
一站式自动检测室示意图
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数据分析
针对获取的检测数据，进行深入的质量数据分析：
机型外观检测统计分析；
缺陷类型统计分析；
外观检测分析-外观检测日报/周报/月报；
检测人员统计-生产人员检出率分析。
数据看板实时监控分析
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技术核心：一站式AI检测算法
图像分类
高精度分类算法，支持VGG,ResNet,MobileNet多种网络模型，并提供大量预训练，可以定制生产线上各种产品识别，进而实现自动分拣或者质检。
目标检测
支持RCNN，YOLO v3目标检测算法，能够全面提取物体颜色、纹理、边缘、梯度、深度等特征，提供大量预训练模型，高速检测出一幅图像中多个特征，如检测图片里微小瑕疵的数量和位置。
图像分割
相比于目标检测，图像分割支持像素级寻找目标物体，支持用多边形标注训练数据，模型可识别目标位置及轮廓，结合3d技术，可以精准识别出物体的面积和体积。
文字识别
结合CNN人工智能技术，通过在线标注、在线训练、在线优化的方式，针对工业类字符设计的底层神经网络架构，适合工业类如钢印字符、点状字符和异性字符的识别。
除了今天向大家介绍的一体化自动检测外观方案，西信信息一体化AI视觉解决方案还可应用于丰富的应用场景。
更多应用场景
