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將AI視覺應用于SMT半導體和汽車關鍵零件檢測，會產(chǎn)生什么火花？
發(fā)布時間：2020-09-02 點擊次數(shù)：720
目前，SMT半導體和精密機械制造產(chǎn)線的缺陷檢測主要還是依靠人工目視檢的方式，一條產(chǎn)線上一般有近三分之一的人工都在最后的檢測工作上。隨著人力成本的不斷上升，以機器代替人力的需求也更加凸顯。
人工檢測不僅是成本的問題，還存在以下問題亟待解決：1.檢測效率低：精密制造產(chǎn)線的部件越來越精密，人工一般借助放大鏡等工具進行檢測，效率非常低，且無法長時間進行檢測，對人員的視力也有較大的影響 2.檢測質量不穩(wěn)定：人工難以看清楚精細微小的缺陷且無法保持相同的高質量，造成質量隱患 3.設備及產(chǎn)品的數(shù)據(jù)沒有留存，無法追溯和利用數(shù)據(jù)
利用AI機器視覺進行精密儀器檢測，最重要的就是檢驗的準確度。在SMT半導體檢測和汽車關鍵零件檢測領域的檢測準確度都在99%以上，檢測效率約是人工檢測的5倍。之所以能做到這樣的水平，度優(yōu)化了底層深度學習框架，自己搭建了的海量工業(yè)知識庫的框架體系、并且優(yōu)化了數(shù)據(jù)增強技術，這些做法提高了明鑒者在復雜場景下針對多種材料物體的復雜、細微外表特征的檢測準確度，同時還使得明鑒者可以針對物體外觀特征和種類基于少量樣本快速訓練和學習。
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