概述

寻求生产过程中的视觉检测技术，提高生产、制造、检测的效率和准确性。

需求详情

在工业生产中，缺陷和异常的检测对于保障质量标准至关重要。在许多情况下，人工质检习惯于在产品下线时对其进行检查。然而，随着机器学习和人工智能的出现，现在可以使用自定义模型来检测产品中的缺陷和异常。传统的视觉检测有许多局限性—最大的局限性是反应相对缓慢。一旦机器检测到异常或缺陷，它可以触发自动反馈，而在没有人工智能的情况下，这些操作必须手动执行。因此，寻求生产过程中的视觉检测技术，提高生产、制造、检测的效率和准确性。

技术参数

技术要求：1.对产品生产进行实时防错检查，比如产品装配时发生的配件错装、漏装、多装等质量问题，产品表面标签、丝印、LOGO错误问题，进行在线防呆防错检查。2.出现异常时进行报警，触发自动踢废或者提醒工人处理，避免质量事故的发生。3.自定义参数功能：OK/NG规则，报警参数阀值范围用户可设置。4.记录查询追溯功能：本地保存识别记录和照片，可供追溯查询。