熟悉工业视觉缺陷检测领域的朋友都知道，视觉检测的关键功能是检测、定位、识别和测量，在工业生产领域应用非常广泛。与人工或传统视觉设备方法相比，深度学习视觉检测具有速度更快、精度高、准确度高的优势。工业智能化生产的进步推动了深度学习视觉检测的广泛应用，在各方面为制造公司和客户提供更好的产品。

如今，深度学习视觉检测系统逐渐被广泛应用于塑料模具领域。塑料模具的深度学习视觉检测一般采用非接触式光学设备对图像进行分析处理，获得产品信息和操作。在注塑件的表面检测中，塑料模具的深度学习视觉检测首先采集标准产品，然后对比产品图像的优劣，判断生产出来的产品是否合格。

传统的机器视觉表面缺陷检测算法结构是通过对图像进行预处理得到易于检测的图像，然后利用统计机器学习方法提取图像特征，达到缺陷检测的目的。图像预处理通常包括直方图均衡化、滤波去噪、灰度二值化和再次滤波，以获得分离前景和背景的简化图像信息。然后使用数学形态学、傅立叶变换、机器学习模型等算法完成缺陷的标记和检测。

传统的检测方法在一些具体应用中取得了较好的效果，但仍存在很多不足。如：图像预处理步骤众多，针对性强，鲁棒性差。各种算法计算量大，不能准确检测缺陷的大小和形状。塑料模具的深度学习视觉检测，可以通过塑料模具直接学习数据和更新参数，避免人工设计复杂的算法过程，具有极高的鲁棒性和精度。

用深度学习的塑料模具视觉检测代替人工和传统的机器视觉来检测塑料模具，不仅可以适应各种恶劣的检测环境，提高精度，还可以现连续高强度作业，提高效率。且机器视觉检测系统实时性强，在提高产品质量的同时大大降低了成本，实现了塑料模具零缺陷生产的目标，具有很大的经济效益和社会效益。

四川远景达致力于为客户提供非标定制的机器视觉系统、智能视觉设备和核心视觉器件等中高端产品和解决方案。在视觉软件及算法、视觉组件、机器学习、深度学习等领域的技术积累，提供包括机器视觉自动检测、缺陷检测、自动定位、尺寸测量、智能检测等在内的多种产业专业的解决方案。如果您有相关视觉检测方面的需求，请联系我司提供更多服务。 返回搜狐，查看更多