Close-up Photography of a Power Tool

SolVision成功案例

金屬加工沖壓件表面瑕疵檢測解決方案

金屬加工沖壓件表面細微瑕疵分類與定位

3C、電子、機械產品中的金屬工件生產:金屬沖壓工藝

沖壓是成型加工方法之一,靠壓力機具、模具對金屬板材、管材等施加應力,使之產生變形或分離以取得所需形狀及尺寸的工件。沖壓成型過程中,材料表面不受破壞,故有較佳的表面品質,適合表面噴漆、電鍍等其他處理。然而由於加工環境及其他隨機因素,沖壓件表面仍會出現細微瑕疵,如R角毛邊、髒汙、水漬、壓痕、刮痕及M-mark等,需即時檢出以利後續工序施作。

金屬沖壓件加工瑕疵:不易察覺的毛邊、細痕、油漬、水漬

金屬沖壓件上可能出現的瑕疵種類繁多且形態不一,油汙及水漬更是不易觀察。另一方面,工件在取像時的亮度也各有差異,造成瑕疵檢測的執行相當不易。

金屬加工品的品管助手:AI瑕疵檢測

使用所羅門 SolVision AI影像平台的Segmentation技術,以不同亮度的各式瑕疵影像作訓練,經訓練的AI模型可輕易檢出各式沖壓件上的瑕疵,例如:淺刮痕油汙、水漬 毛邊大幅提升產品的表面品質。

金屬加工沖壓件瑕疵檢測案例

瑕疵分類
藍 油汙、水漬       綠 白色缺陷       橘 刮傷       黃 R角毛邊及壓痕
原圖
檢測結果
檢測結果
檢測結果
相關文章
  • 各國硬幣面額智能化辨識及計算解決方案

    許多製幣廠試圖以視覺技術進行錢幣的篩選,使用SolVision的Feature Detection工具,學習錢幣在各種亮度、髒汙與氧化程度的影像資料,不僅可分辨圖案相同但面額不同的錢幣,亦可正確辨識出各國錢幣,並即時計算出各國錢幣的總面額。
  • a close-up of a machine

    自動化雷射銲接分類暨檢測解決方案

    雷射焊接具有不同的焊縫特徵。由於產品的焊接位置、樣式不盡相同,無法透過傳統光學檢測辨別焊縫樣態,常造成焊接品質不一的情形。應用Solomon SolVision能夠以焊縫特徵影像訓練AI模型,辨識焊接功率及漏焊瑕疵,並可透過深度學習,精準偵測焊縫的魚鱗紋數量及分布。
  • 如何快速精準辨識多種IC Tray盤字元

    快速辨識多種IC Tray盤字元

    所羅門利用 SolVision學習Tray盤所需辨識的定位點,執行光學字元辨識 (OCR),能夠大幅優化傳統AOI的作業流程,不受識別畫面位移、歪斜及其字元缺陷等限制,精準識別個別料件來源,而隨著AI深度學習件數增加,亦能持續優化AI辨別字元的能力,使辨識字元不再困難。
  • 快速辨識輪胎內胎印刷編碼

    輪胎在製程的環節經歷許多高壓、高負荷與高溫差的工序,使內胎表面字跡模糊且刷色深淺不齊,影響內胎編碼的辨識度,不利於人工辨識與傳統AOI檢測。利用SolVision工具,針對輪胎內胎編碼的數字與形狀進行拍攝,進行AI模型訓練,能成功辨識,有效改善編碼辨識的正確率。