联合创新中心实验室
汽车生产中，对钣金/焊点/漆面/铸件等工序的缺陷检测尤为重要，其质量控制会直接影响到整车的安装精度、驾驶体验、车身刚性等指标。而汽车本身结构的复杂性，对视觉系统的光路设计、系统标定、算法开发等要求较高。
铸造机器视觉在线检测系统是在缸盖毛坯下线时对其6个外观面的表面缺陷进行检测，采用海康机器人CH系列面阵相机，其视觉检测算法采用“传统图像处理+深度学习”结合的方式进行，提高了铸件检测效率和检测质量。
长安汽车视觉工程师兰月表示，作为工业场景与AI技术融合的示范性项目，海康机器人视觉检测方案采用深度学习的方式，自主开发，构建大样本的训练集进行训练生成模型，从而判断是否存在缺陷及缺陷类型。新方案的检测准确率更高，并且有良好的适应能力，可以更好的面对愈加复杂的检测场景。
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