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          最后三天,早鳥價即將關閉!3D視覺缺陷檢測:理論與實戰(zhàn)~

          共 1166字,需瀏覽 3分鐘

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          2022-06-09 17:45

          缺陷檢測是什么?



          缺陷檢測,是各行業(yè)產(chǎn)品質量管理體系中的重要一環(huán),也是產(chǎn)品在正式投入市場應用前最后一道屏障。由于產(chǎn)品可能出現(xiàn)的品質問題多種多樣,沒有統(tǒng)一的衡量標準,所以一直以來,產(chǎn)品質檢都是依靠人工來完成。可以說,產(chǎn)品最終的交付質量很大程度上取決于質檢員的工作經(jīng)驗。而完全依靠人工來實現(xiàn),又面臨著效率低下、成本日益增加的問題。如何在保證產(chǎn)品質量的基礎上,提升質檢效率、降低成本是每一家制造企業(yè)長期追求的目標之一。得益于機器視覺的不斷發(fā)展和成熟,越來越多的制造企業(yè)正在嘗試將機器視覺檢測技術引入產(chǎn)品缺陷檢測。目前基于機器視覺的缺陷檢測技術已經(jīng)大量應用于紡織品、汽車零部件、半導體、光伏組件等產(chǎn)品的缺陷檢測中,大大提升了制造業(yè)的質檢效率。機器視覺在工業(yè)缺陷檢測中的前景毋庸置疑,而工業(yè)制造領域的多樣性、生產(chǎn)環(huán)境的復雜性、產(chǎn)品缺陷的非標性等因素,都給機器視覺在缺陷檢測的實際應用帶來了諸多挑戰(zhàn)。

          早期機器視覺主要以2D圖像處理為主,隨著制造工藝越來越復雜,對于檢測的準確性和穩(wěn)定性要求越來越高,2D的局限性逐漸暴露出來,例如在檢測PCBA板卡的元器件浮高、翹角、立碑等指標時,僅僅依據(jù)RGB信息無法穩(wěn)定檢測、無法測量焊點爬錫的爬坡角度,尺寸等指標。而借助3D成像系統(tǒng),則可以利用三維信息更加穩(wěn)定的完成檢測,而對于2D檢測項,也可以完全兼容。從目前的應用趨勢來看,3D的應用范圍愈加廣泛。

          如何學習



          缺陷檢測被廣泛應用于各類制造業(yè),然而,由于知識點比較繁雜,無論是高校抑或企業(yè)都很難形成一套完整的教程。許多剛入門的同學,只能依靠網(wǎng)上零散的資料學習,很難高效成長進步。為此,3D視覺工坊推出了國內(nèi)首套面向工業(yè)級實戰(zhàn)類的缺陷檢測課程,授課老師為某頭部智能制造公司3D資深算法工程師,擁有豐富的缺陷檢測算法設計、落地經(jīng)驗。課程將會從環(huán)境配置基礎算法分析實戰(zhàn)講解三部分展開,能夠真正面向小白和一定工作經(jīng)驗的算法工程人員,課程大綱如下:



          講師介紹



          林子祥,目前為某頭部智能制造公司3D資深算法工程師,東北大學自動化碩士,在機器人、AOI檢測領域工作多年,曾主導10余項3D產(chǎn)品的研發(fā)。并作為技術負責人推動研發(fā)成果落地。具有豐富的計算機視覺算法工作經(jīng)驗。

          面向對象



          1. 缺陷檢測相關方向的本科生、碩士生、博士生;
          2. 從事缺陷檢測相關的算法工程人員;
          3. 工業(yè)視覺類的算法團隊人員;

          學后收獲



          1. 深入了解3D視覺在缺陷檢測領域的應用,及相關算法、工具的使用;
          2. 熟悉3D視覺常用的后處理算法,包括濾波,分割,模型擬合等模塊;
          3. 從了解需求、數(shù)據(jù)準備、算法設計,到算法性能測試, 掌握3D視覺檢測的完整開發(fā)pipeline;

          時間安排





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