铝塑膜检测 机器视觉解决方案 可以选择诺威特

铝塑膜检测  机器视觉解决方案 可以选择诺威特
诺威特简介
诺威特（NOVTEC） 成立于2003年，总部位于江苏苏州，是专业从事测试解决方案的高科技企业，为企业和研究机 构提供大量高端的测试仪器设备解决方案。使用人工智能Artificial intelligence（Ai）深度学习对复杂多变的产品外观缺陷 进行有效识别和判断，内建的深度学习建立多层神经网络，特殊的图像处理方式和复杂的算法，使EL缺陷的漏判率可以达 到“零”，解决了多年来人工判别的漏检和错检问题，并提供机器视觉解决方案，其较快的判断速度和高准确性满足在线检测的需求，为新能源行业 的“工业4.0”和“中国制造2025”提供了可靠的技术**。


机器视觉解决方案 深度学习
通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别，深度学习是机器学习中一种基于对 数据进行特征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像章强度值的向量，或者更抽象地 表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更*从实例中学习任务（例如，缺陷类型）。

例如，使用人工智能方法能有效的进行光伏电池、组件产品的EL缺陷检测，能快速准确的找出缺陷的位置，并进行标 注，较传统的使用图片灰度扫描方法进行判断，特别是多晶硅组件电池的EL图片干扰因章复杂，具有**的技术优势；我 们提供的检测EL的方案使用的是神经网络技术，通过定义单多晶硅组件缺陷产品图片的缺陷类型，软件系统会进行缺陷特 征的*习和深度学习，建立多层网络，从而找出EL图片的缺陷部分。

缺陷检测以高精确度与高处理速度为基础
更好的服务于有自动化需求的制造业工厂
简便快速生成深度学习模型，*算法较优化作业
诺威特是在PCB、光伏、显示屏、电子产品、新能源电池等多种领域使用的以深度学习为基础的机器视觉检测软件。现在也在现场以多样的数据为基 础进行学习不测试，不断实现性能的提升。从标签工具到结果输出，以验观的图片结果为基础为用户提供用户体验以及便利性。已在复杂的生产线 上提供数据采检、缺陷检测服务。

各个缺陷类型需要学习几张图像数据？
需学习图像数量根据图像的复杂程度会有所不同，但在初期不同的瑕疵类型提供30-100张左右即可。
神经网络模型建立所需要的时间有多长？
一般2048*2048像章大小，1000张为标准的话，需要30分钟左右。
在实际的生产线上处理图像的速度能达到什么程度？
根据神经网络条件会有所不同，但在2048*2048像章大小的图像，每秒钟可实时处理50张。


部分案例
铝塑膜检测
加装于：复合、分切工段
可检测缺陷类型
划痕、气泡、鱼眼、漏涂、异物、凸点、鱼鳞纹、绣印、暗纹、皮肤纹、铝塑膜检测

机器视觉解决方案
诺威特的深度学习解决方案和传统机器视觉检测的不同点
传统机器视觉解决方案：
无法分析无规律图像；当图像不规则、无规律时，缺陷的特征很难通过 手动设定，因此无法分析图像。精确度低，如果缺陷部分和之前设定好的缺陷特征有轻微的 出入，传统视觉都无法检测出这样的缺陷，导致检测 的精准度下降。实现自动化检测进入壁垒高；生产环境发生变化时，需要特定的工程师进行较 优化作业并且手动设定不断变化的缺陷特征。

诺威特深度学习解决方案：
即使图像复杂，通过深度学习算法，软件可以自动 学习瑕疵的特征，使得无规律图像的分析变得可能。
精确度高；通过深度学习算法和制造业特有的数据提高检测的精准度。


新增功能
通过图像对比，降低较优化的费用
为了实现较优化检测，根据不同产品/缺陷的特性，可选择四种神经网络进行训练。
利用可视标签（Visual Labeler）减少标记时间
利用可视化调试器（Visual Debugger）提高检测分析的效率
利用批处理（Batch Processing）使图像处理速度


如何使用：
上传照片
图片分类
标记
形成模型
测试
输出模型

机器视觉解决方案优势：
诺威特解决方案是您的选择
使用针对制造业的特有算法，确保检测的精准度
自主开发的算法使处理速度达到较致
专业的深度学习解决方案研发团队为您量身打造解决方案
自主开发的算法使处理速度达到较致