技術簡介
結合傳統機器視覺並輔以深度學習改善曲面之金屬易受表面反光影響而形成紋理變異誤判問題,可達成自動檢測。
Abstract
Combine traditional machine vision with deep learning to improve the misjudgment of the texture variation of curved metal due to reflective influence. It can achieve automatic inspection.
技術規格
針對螺旋切齒齒輪進行檢測,可檢測黑皮、撞傷與崩齒等瑕疵。
Technical Specification
For spiral gear inspection. Can be used to detect defects such as black skin, bumps and gear collapse.
技術特色
結合傳統機器視覺並輔以深度學習改善曲面之金屬易受表面反光影響而形成紋理變異誤判問題,可達成自動檢測。
應用範圍
金屬成型工件之外觀品質監測
接受技術者具備基礎建議(設備)
相關取像模組或訊號擷取模組等
接受技術者具備基礎建議(專業)
1.具基礎機器視覺與AI知識 2.軟體撰寫 3.系統整合
聯絡資訊
聯絡人:張津魁 智慧工廠系統整合技術組
電話:+886-3-5915920 或 Email:Craig@itri.org.tw
客服專線:+886-800-45-8899
傳真:+886-3-5826554