項目背景：
國際某汽車零部件制造商，需要將汽車傳動軸進行品質管控，包括異物檢測、臟污檢測等。盈泰德提供的檢測解決方案，采用隧道光的成像方式，將產品上的瑕疵分別成像出來，并結合深度學習技術，有效解決了不同類型瑕疵在同一套系統下的檢測需求，降低了誤判率的同時，提升了產品良率。
客戶需求：
檢測需求：汽車轉動軸線圈外觀缺陷檢測
解決方案
通過了解目標區域的各種外觀，分割缺陷或其他感興趣的區域，來了解物體的正常外觀（包括其顯著但可容忍的變化），通過深度學習算法，查找視野中的復雜特征和對象，學習正常的零件差異，同時全面地理解缺陷，用于表面缺陷和異類檢查，解決零件復雜背景下定位、裝配驗證、缺陷探測、分類和光學字符識別應用問題。
檢測過程：
圖像采集效果：
驗證效果：
鐵屑檢測圖像采集
左邊為不良品圖像采集，右邊為處理結果（綠色區域為處理后找出的不良區域）
左邊為不良品圖像采集，右邊為處理結果（綠色區域為處理后找出的不良區域）
如果你的工業生產線中，可能用的到機器視覺或AI深度學習方面的技術來做質量管控，那不妨和我們盈泰德科技聊聊，我們會先根據你的需求分析，從一個專業的角度免費來給你設計一個合適你的方案，然后聽取你的意見，再詳細洽談，最后即使沒能達成合作，我們也非常希望能多認識個朋友。
