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汽車制造空調散熱器缺陷檢測應用案例汽車空調散熱器表面因為工藝、搬運等原因導致缺陷的產(chǎn)生，使用人工檢測方式，效率低下且易誤判�，F(xiàn)采用深度學習的方案替代人工。
一、需求描述： 1、空調完成生產(chǎn)搬運后會產(chǎn)生缺陷，需要對臟污、磕傷、錯位、壓痕等缺陷進行檢測 2、改變?nèi)斯z測效率低、準確率低的現(xiàn)狀 二、技術要求： 1、要求檢出不同的缺陷類別，并進行缺陷的分類。 2、檢出率要求99.95%以上，誤檢率控制在1%以下。 3、兼容不同的產(chǎn)品類型。 方案架構 考慮產(chǎn)品形態(tài)和現(xiàn)場的機構，方案選擇MV-CL020-40GM 2K線陣相機進行采圖，配合高亮線陣光源，凸顯產(chǎn)品檢測特征。
方案優(yōu)勢 1、利用深度學習算法進行缺陷的檢測和缺陷類別的判斷，通過缺陷的收集和模型迭代，綜合識別率達到99%以上，過檢控制在2%以下。 2、對缺陷進行類別判斷，反向推動客戶工藝的改善和提升。
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