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相機模組 檢驗

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現有檢驗的局限

準確度低

正常部分和瑕疵部分差極小,以至于很難用肉眼辨認出瑕疵部分,

因此機器視覺演算法檢驗的準確度是很低的

優化費用高

模型的更換周期短,且每個模型的特征都不同,優化機器視覺演算

法所需的費用很高。

相機模組檢驗困難的理由

很難區分瑕疵部分和正常部分

對于粘合劑溢出、黑點等一部分瑕疵,因其模樣、特征與其他

正常部分十分相似,所以很難進行區分。因此只有持續對現

有的機器視覺演算法進行優化,檢測出瑕疵的水平才能達到

一定程度。

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SuaKIT 可以提供的功能

提高檢驗準確度

活用深度學習基礎演算法, 正確度將高于機器視覺檢測出瑕疵的

程度

減少優化費用

加入圖像數據標簽,通過初期學習就可以開始檢測,繼而使優化費

用降到最低。

提高勞動力利用率

通過提高檢驗準確度使自動檢驗成為可能,只需要一名操作員就

可以使用多個裝備

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