深圳市斯邁爾電子有限公司2025-08-09

MV-SC3013XM 的深度學(xué)習(xí)功能通過(guò)樣本訓(xùn)練與特征學(xué)習(xí)，突破傳統(tǒng)算法的局限，可處理復(fù)雜場(chǎng)景下的識(shí)別任務(wù)，具體應(yīng)用如下： 缺陷分類(lèi)與等級(jí)判定 不規(guī)則缺陷識(shí)別：針對(duì)金屬表面的氧化斑、塑料件的縮水、橡膠的裂紋等無(wú)明確邊緣的缺陷，通過(guò) 10 萬(wàn) + 樣本訓(xùn)練，可實(shí)現(xiàn)高精度分類(lèi)。在汽車(chē)剎車(chē)片檢測(cè)中，能區(qū)分 “輕微磨損”“中度磨損”“嚴(yán)重磨損” 三類(lèi)狀態(tài)，準(zhǔn)確率達(dá) 98.5%，較傳統(tǒng)閾值法（75%）提升大幅； 多缺陷并發(fā)判斷：當(dāng)工件同時(shí)存在多種缺陷（如手機(jī)外殼的劃痕、凹陷、色差），深度學(xué)習(xí)可一次性識(shí)別并標(biāo)記優(yōu)先級(jí)，例如在 3C 質(zhì)檢中，優(yōu)先判定 “影響裝配的凹陷”，再處理 “外觀劃痕”，優(yōu)化人工復(fù)檢流程，效率提升 50%。 零部件分類(lèi)與追溯 多類(lèi)別識(shí)別：在汽車(chē)線束檢測(cè)中，可識(shí)別 10 種以上不同顏色、直徑的線纜，判斷排列順序是否正確，分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá) 99.2%，避免人工分揀的誤判； 字符與碼識(shí)別：對(duì)模糊、傾斜的印刷字符（如生產(chǎn)日期、批次號(hào)）或磨損的二維碼，通過(guò)深度學(xué)習(xí) OCR 實(shí)現(xiàn)高識(shí)別率，在食品包裝檢測(cè)中，生產(chǎn)日期識(shí)別率達(dá) 99.5%，即使字符存在 30% 模糊仍能準(zhǔn)確讀取。 復(fù)雜場(chǎng)景適應(yīng)性 光照波動(dòng)適應(yīng)：在自然光干擾的戶外檢測(cè)（如汽車(chē)零部件入庫(kù)）或明暗突變的產(chǎn)線（如隧道爐出入口），深度學(xué)習(xí)模型對(duì)光照變化的魯棒性強(qiáng)，識(shí)別率波動(dòng)＜2%，遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)算法（波動(dòng) 15%+）； 材質(zhì)差異兼容：同一缺陷在不同材質(zhì)上的表現(xiàn)（如金屬與塑料上的劃痕）存在差異，通過(guò)跨材質(zhì)樣本訓(xùn)練，模型可統(tǒng)一識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)，無(wú)需為每種材質(zhì)單獨(dú)調(diào)試，例如在電子元件檢測(cè)中，同時(shí)識(shí)別金屬引腳與塑料外殼的缺陷，通用率達(dá) 95%。 部署與優(yōu)化便捷性 用戶可通過(guò) SCMVS 軟件采集樣本、標(biāo)注缺陷、訓(xùn)練模型，無(wú)需專(zhuān)業(yè)算法知識(shí)。模型訓(xùn)練完成后可存儲(chǔ)為檢測(cè)方案，支持導(dǎo)入 / 導(dǎo)出，便于多設(shè)備批量部署。某電子廠通過(guò) 2 周的樣本積累（5000 張圖像），完成手機(jī)中框缺陷檢測(cè)模型訓(xùn)練，上線后誤檢率＜1%，較傳統(tǒng)方案縮短 80% 調(diào)試時(shí)間。 深度學(xué)習(xí)功能尤其適合 3C、汽車(chē)等對(duì)質(zhì)量要求嚴(yán)苛的行業(yè)，為復(fù)雜缺陷檢測(cè)提供 “智能化” 解決方案。

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