开云(中国)Kaiyun

基于（yú）AI视觉的声学金属（shǔ）件3D缺陷和轮廓检（jiǎn）测（cè）/摆盘方案

方案简介

Solution brief

声学金（jīn）属件3D缺陷和轮廓检测/摆盘方案，基（jī）于中科迪（dí）宏TimesAI深（shēn）度学习开发平台，实（shí）现精密（mì）件的尺寸以及外观镭雕（diāo）字（zì）符的实时（shí）检测需求（qiú），瑕疵品（pǐn）分拣剔（tī）除、检测数据分析统计的一站式服务，并可（kě）不断迭（dié）代优化。

有效解决了领域（yù）内三大难（nán）点：

1、不同类型缺陷发生概率差距大，缺（quē）陷样本不平衡。

2、缺陷为微小目标缺陷。

3、缺陷类型的语（yǔ）义层级不同。

该方案（àn）主要（yào）检测（cè）声学金属件的（de）轮廓度异常和镭（léi）雕残缺（quē）缺（quē）陷，附带检测产线混料和缺料（liào）情况。

方案（àn）功能

Solution function

基（jī）于中科（kē）开云和迪宏（hóng）TimesAi深度学习开发平台（tái）的（de）声学金属（shǔ）件3D缺陷和轮廓检测（cè）/摆（bǎi）盘方案，可以（yǐ）对精密（mì）声（shēng）学元器件的缺陷实现在线（xiàn）实时检测、瑕疵品剔除、数据分析统（tǒng）计的一站式服务，系（xì）统（tǒng）性能指标出色并可（kě）不断迭代升级（jí），可以做到替代（dài）和优于人工，提升良率，减（jiǎn）员增效。

方（fāng）案亮点

Bright spot

精（jīng）准外观尺寸测量
一（yī）站（zhàn）式服务
缺陷样品不平衡难题
解决行业难题：精密件的轮廓（kuò）度（dù）检（jiǎn）测问题
完全替代人工检测，减（jiǎn）员增效

应（yīng）用场景

Application scenario

3C消费电子（zǐ）行业

精（jīng）密件中声（shēng）学元器件类产品的（de）在线（xiàn）实时全检（jiǎn）测（cè）

工业案（àn）例

Project case

全球行（háng）业（yè）前三公司（sī）声学金（jīn）属件3D缺陷和轮廓检测/摆盘方案，基于中科开云和迪宏TimesAI深度学习开（kāi）发（fā）平（píng）台，适应用户各种线（xiàn）体结构和分（fèn）拣（jiǎn）逻辑（jí）。检（jiǎn）测缺（quē）陷类型为轮廓度异常和镭雕残缺缺（quē）陷，并附带（dài）检测混（hún）料和缺料情况（kuàng），已实现完全替（tì）代人工。缺陷检测性能指标：漏检率（lǜ）0%，过杀率（lǜ）≤2%。

声学金（jīn）属件（jiàn）检测实施现场
声学（xué）金（jīn）属件检（jiǎn）测实施现场
声学金（jīn）属件检测实施现场