新能源電池電芯外觀人工智能缺陷檢測(cè)
| 品牌諾威特 | 型號(hào)novtec |
| 用途電池電芯外觀人工智能缺陷檢測(cè) | 適用行業(yè)新能源汽車(chē) |
| 產(chǎn)品用途電池電芯外觀人工智能缺陷檢測(cè) | 是否跨境貨源是 |
新能源電池電芯外觀人工智能缺陷檢測(cè)
諾威特通過(guò)人工智能提升檢測(cè)精度縮減企業(yè)成本
隨著工業(yè)4.0的發(fā)展，制造業(yè)不斷升級(jí)， 尤其是對(duì)承擔(dān)機(jī)器視覺(jué)功能的固像分析需要正在急速增加。 諾威特在現(xiàn)有的技術(shù)無(wú)法解決的領(lǐng)域， 通過(guò)人工智能算法， 在瑕疵檢測(cè)及分類(lèi)等各種產(chǎn)業(yè)群中，創(chuàng)造新的價(jià)值。
測(cè)試系統(tǒng)外觀缺陷
人工智能缺陷檢測(cè)
諾威特簡(jiǎn)介
諾威特（novtec） 成立于2003年，總部位于江蘇蘇州，是專(zhuān)業(yè)從事測(cè)試解決方案的高科技企業(yè)，為企業(yè)和研究機(jī) 構(gòu)提供大量高端的測(cè)試儀器設(shè)備解決方案。使用人工智能artificial intelligence（ai）深度學(xué)習(xí)對(duì)復(fù)雜多變的產(chǎn)品外觀缺陷 進(jìn)行有效識(shí)別和判斷，內(nèi)建的深度學(xué)習(xí)建立多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特殊的圖像處理方式和復(fù)雜的算法，使el缺陷的漏判率可以達(dá) 到“零”，解決了多年來(lái)人工判別的漏檢和錯(cuò)檢問(wèn)題。其極快的判斷速度和高準(zhǔn)確性滿足在線檢測(cè)的需求，為新能源行業(yè) 的“工業(yè)4.0”和“中國(guó)制造2025”提供了可靠的技術(shù)保障。
深度學(xué)習(xí)
通過(guò)算法，使得機(jī)器能從大量歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，從而對(duì)新的樣本做智能識(shí)別，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì) 數(shù)據(jù)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)的方法。觀測(cè)值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來(lái)表示，如每個(gè)像章強(qiáng)度值的向量，或者更抽象地 表示成一系列邊、特定形狀的區(qū)域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實(shí)例中學(xué)習(xí)任務(wù)（例如，缺陷類(lèi)型）。
例如，使用人工智能方法能有效的進(jìn)行光伏電池、組件產(chǎn)品的el缺陷檢測(cè)，能快速準(zhǔn)確的找出缺陷的位置，并進(jìn)行標(biāo) 注，較傳統(tǒng)的使用圖片灰度掃描方法進(jìn)行判斷，特別是多晶硅組件電池的el圖片干擾因章復(fù)雜，具有的技術(shù)優(yōu)勢(shì)；我 們提供的檢測(cè)el的方案使用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過(guò)定義單多晶硅組件缺陷產(chǎn)品圖片的缺陷類(lèi)型，軟件系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行缺陷特 征的自學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，建立多層網(wǎng)絡(luò)，從而找出el圖片的缺陷部分。
缺陷檢測(cè)以高精確度與高處理速度為基礎(chǔ)
更好的服務(wù)于有自動(dòng)化需求的制造業(yè)工廠
部分案例
皮革紋路分類(lèi)檢測(cè)案例
視覺(jué)設(shè)備參數(shù)檢測(cè)數(shù)據(jù)
設(shè)備類(lèi)型非標(biāo)檢測(cè)數(shù)量3000
光源類(lèi)型條形光源*4過(guò)檢數(shù)量0
相機(jī)類(lèi)型面陣500萬(wàn)像章漏檢數(shù)量0
pc顯卡類(lèi)型1070檢測(cè)準(zhǔn)確率100%
檢測(cè)速度7張/秒
檢測(cè)項(xiàng)目皮革紋理粗細(xì)分類(lèi)
訓(xùn)練數(shù)據(jù)：30張圖像 （粗紋10張圖像， 細(xì)紋10張圖像， 中紋10張圖像）
檢測(cè)數(shù)據(jù)：3000張圖像軟件名稱(chēng)：軟件功能模塊classification （分類(lèi)） 檢測(cè)結(jié)果：準(zhǔn)確度100%
pcb板缺陷檢測(cè)案例
視覺(jué)設(shè)備參數(shù)檢測(cè)數(shù)據(jù)
設(shè)備類(lèi)型非標(biāo)檢測(cè)數(shù)量30000
光源類(lèi)型條形光源*2過(guò)檢數(shù)量45
相機(jī)類(lèi)型面陣500萬(wàn)像章漏檢數(shù)量0
pc顯卡類(lèi)型1060檢測(cè)準(zhǔn)確率99.85%
檢測(cè)速度5張/秒
檢測(cè)項(xiàng)目表面損傷、焊盤(pán)不 等
訓(xùn)練數(shù)據(jù)：750 張圖像（ngs2ss長(zhǎng)、ok225 張） 檢測(cè)結(jié)果：準(zhǔn)確度99.85% 檢測(cè)數(shù)據(jù)：30000 張圖像軟件名稱(chēng)：軟件功能模塊segmentatin（分割）
簡(jiǎn)便快速生成深度學(xué)習(xí)模型，無(wú)需算法***優(yōu)化作業(yè)
諾威特是在pcb、光伏、顯示屏、電子產(chǎn)品、新能源電池等多種領(lǐng)域使用的以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)軟件?，F(xiàn)在也在現(xiàn)場(chǎng)以多樣的數(shù)據(jù)為基 礎(chǔ)進(jìn)行學(xué)習(xí)不測(cè)試，不斷實(shí)現(xiàn)性能的提升。從標(biāo)簽工具到結(jié)果輸出，以驗(yàn)觀的圖片結(jié)果為基礎(chǔ)為用戶提供的用戶體驗(yàn)以及便利性。已在復(fù)雜的生產(chǎn)線 上提供數(shù)據(jù)采檢、缺陷檢測(cè)服務(wù)。
各個(gè)缺陷類(lèi)型需要學(xué)習(xí)幾張圖像數(shù)據(jù)？
需學(xué)習(xí)圖像數(shù)量根據(jù)圖像的復(fù)雜程度會(huì)有所不同，但在初期不同的瑕疵類(lèi)型提供30-100張左右即可。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立所需要的時(shí)間有多長(zhǎng)？
一般2048*2048像章大小，1000張為標(biāo)準(zhǔn)的話，需要30分鐘左右。
在實(shí)際的生產(chǎn)線上處理圖像的速度能達(dá)到什么程度？
根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)條件會(huì)有所不同，但在2048*2048像章大小的圖像，每秒鐘可實(shí)時(shí)處理50張。
太陽(yáng)能電池缺陷檢測(cè)案例
視覺(jué)設(shè)備參數(shù)檢測(cè)數(shù)據(jù)
設(shè)備類(lèi)型非標(biāo)檢測(cè)數(shù)量20000
光源類(lèi)型短波紅外光過(guò)檢數(shù)量6
相機(jī)類(lèi)型短波紅外相機(jī)漏檢數(shù)量0
pc顯卡類(lèi)型1080檢測(cè)準(zhǔn)確率99.97%
檢測(cè)速度72張/秒
檢測(cè)項(xiàng)目隱裂、劃傷、斷柵等
訓(xùn)練數(shù)據(jù)：1300張圖（ng1000張、ok300張） 檢測(cè)結(jié)果：準(zhǔn)確度99.97% 檢測(cè)數(shù)據(jù)：20000 張圖像軟件名稱(chēng)：軟件功能模塊segmentatin（分割）
解決方案
諾威特的深度學(xué)習(xí)解決方案和傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)的不同點(diǎn)
主要功能
無(wú)法分析無(wú)規(guī)律圖像可分析無(wú)規(guī)律圖像
segmentation
通過(guò)圖像分析，檢測(cè)出圖像上各種瑕疵的位置、 大小和形狀。
當(dāng)圖像不規(guī)則、無(wú)規(guī)律時(shí)，缺陷的特征很難通過(guò) 手動(dòng)設(shè)定，因此無(wú)法分析圖像。
即使圖像復(fù)雜，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，軟件可以自動(dòng) 學(xué)習(xí)瑕疵的特征，使得無(wú)規(guī)律圖像的分析變得可能。
精確度低精確度高
如果缺陷部分和之前設(shè)定好的缺陷特征有輕微的 出入，傳統(tǒng)視覺(jué)都無(wú)法檢測(cè)出這樣的缺陷，導(dǎo)致檢測(cè) 的精準(zhǔn)度下降。
實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化檢測(cè)進(jìn)入壁壘高
生產(chǎn)環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，需要特定的工程師進(jìn)行*** 優(yōu)化作業(yè)并且手動(dòng)設(shè)定不斷變化的缺陷特征。
傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)諾威特
通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法和制造業(yè)特有的數(shù)據(jù)提高檢測(cè) 的精準(zhǔn)度。
實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化檢測(cè)進(jìn)入壁壘低
即使不是專(zhuān)業(yè)的深度學(xué)習(xí)工程師， 通過(guò)便利的
gui界面，也可以輕松地進(jìn)行***優(yōu)化作業(yè)。
detection
將 同 一 張 圖 像 上 的 多 種 物 體 / 缺 陷 按 照 各 自 的
features/class 進(jìn)行分類(lèi)。
新增功能
通過(guò)圖像對(duì)比，降低***優(yōu)化的費(fèi)用
什么是圖像對(duì)比？
重點(diǎn)學(xué)習(xí)兩張圖片中的差異點(diǎn)，即使檢測(cè)對(duì)象發(fā)生變化，也可以使得***優(yōu)化費(fèi)用***小化，并可以檢測(cè)出缺陷。
*classification和segmentation中支持該功能。
利用可視標(biāo)簽（visual labeler）減少標(biāo)記時(shí)間
什么是可視標(biāo)簽？
深度學(xué)習(xí)算法會(huì)推薦標(biāo)記區(qū)域，可以大大減少使用者在標(biāo)記時(shí)耗費(fèi)的時(shí)間。
*segmentation中支持該功能。
為了實(shí)現(xiàn)***優(yōu)化檢測(cè)，根據(jù)不同產(chǎn)品/缺陷的特性，可選擇四種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。
4種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指的是？
根據(jù)缺陷以及圖像的復(fù)雜程度，可以根用4種不同的訓(xùn)練網(wǎng)。根據(jù)產(chǎn)品特性細(xì)分檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)
利用可視化調(diào)試器（visual debugger）提高檢測(cè)分析的效率
什么是可視化調(diào)試器？
可以將深度學(xué)習(xí)算法分析并分類(lèi)的過(guò)程可視化。此功能可以檢驗(yàn)軟件是否正在按照使用者的意圖進(jìn)行訓(xùn)練
*classification中支持該功能。
利用批處理（batch processing）使圖像處理速度化
什么是batch processing?
batch processing是將圖像一次性打包處理的功能，比起single processing，可以以九倍的速度去處理圖像，從而在高速生產(chǎn)線上處理圖像時(shí) 無(wú)瓶頸。
如何使用優(yōu)勢(shì)
諾威特使用流程
1上傳照片
2圖片分類(lèi)
諾威特解決方案是您的選擇
上傳正常照片以及缺陷照片用來(lái)訓(xùn)練或測(cè)試。將上傳的圖像按照訓(xùn)練用/驗(yàn)證用/測(cè)試用進(jìn)行分類(lèi)
以制造業(yè)領(lǐng)域大量圖像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，開(kāi)發(fā)針對(duì)制
使用cuda，cu dnn等gpu專(zhuān)用的處理語(yǔ)言，
3標(biāo)記
使 用 標(biāo) 記 工 具 對(duì) 圖 像 上 的 缺 陷 部 分 進(jìn) 行 標(biāo) 記 ， 或 者 對(duì) 圖 片 進(jìn) 行 分 類(lèi) 。
5測(cè)試
4形成模型
設(shè) 置 不 同 參 數(shù) ， 訓(xùn) 練 深 度 學(xué) 習(xí) 模 型 。
6輸出模型
造業(yè)的特有深度學(xué)習(xí)算法，大幅提升檢測(cè)的精準(zhǔn)度。
由 于 我 們 極 具 競(jìng) 爭(zhēng) 力 的 檢 測(cè) 精 準(zhǔn) 度 ， 三 星 、 lg、 中國(guó)航天等著名制造業(yè)企業(yè)都選擇了我們的解 決方案。
自主開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)算法，大幅提升圖像處理速度。
multi-gpu，batch processing可以讓實(shí)際生 產(chǎn)環(huán)境中的圖像處理速度實(shí)現(xiàn)化。
通 過(guò) 訓(xùn) 練 好 的 模 型 進(jìn) 行 測(cè) 試 并 檢 查 結(jié) 果 。提 取 已 經(jīng) 形 成 的 深 度 學(xué) 習(xí) 模 型 ， 和 原 有 的 以
c + + / c #為 基 礎(chǔ) 的 檢 測(cè) 算 法 聯(lián) 動(dòng) 使 用 。
專(zhuān)業(yè)的深度學(xué)習(xí)解決方案研發(fā)團(tuán)隊(duì)可以按照客戶 的要求或產(chǎn)品類(lèi)型開(kāi)發(fā)出不同的深度學(xué)習(xí)解決方案的 模型
為顧客提供生成深度學(xué)習(xí)模型相關(guān)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)
提供c++，c#的api接口，可以驗(yàn)接不原有的檢 測(cè)算法進(jìn)行聯(lián)動(dòng)使用
蘇州諾威特測(cè)控科技有限公司
夏先生
18913500435
江蘇 蘇州 吳中區(qū) 蘇州市高新技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)金楓南路198號(hào)
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