成果介绍
项目愿景是利用先进的计算机视觉技术服务高端精密制造业,深耕机器视觉行业,服务工业自动化领域,提供关键技术服务和先进检测设备。
项目主要客户涉及光伏、电子、医药、食品、军工、印刷、手机零部件、半导体等领域的制造企业。客户主要分布于珠三角、长三角地区。
视觉检测系统包括图像检测算法、分布式检测系统的设计及实施、高速复杂的实时剔除系统、高速高精度大幅面图像检测技术等传统技术。我们又投入巨大的精力和时间在深度学习算法方面进行了研究和开发,充分利用转移学习技术,采用符合工业特点的预训练模型和深度学习网络,开发了基于深度学习的外观缺陷检测系统,使得传统图像算法无法很好解决的问题也有了解决的办法,并且大大减少了检测过程中需要的技术支持和服务,大大节省了企业和客户的成本。
核心技术创新点:在线继续训练、辅助筛查可疑图像、图像比较、多成像条件分析、可视化分析。
成果亮点
1)解决传统的视觉检测无法处理的完全无规律复杂图像问题;
2)解决传统的机器视觉由于算法鲁棒性差而造成的漏检、误检率高的问题;
3)解决传统视觉检测需要在检测过程中对检测参数进行复杂的设置,导致易用性差的问题;
4)解决传统视觉检测对从未出现过的缺陷无法识别,需要持续不断的对算法进行改进和打补丁的问题;
5)解决传统视觉系统开发周期长,需要长期在现场进行验证和改进的问题;
6)解决传统视觉检测算法对成像条件,光源等硬件系统依赖强,长期运行稳定性差的问题。
团队介绍
田岳鑫***,中国电子科技集团公司第十一研究所, 高级工程师 。
***至今 , 北京道冲泰科科技有限公司 ,总经理 。
成果资料