五金冲压件的生产不仅要注重生产过程中的质量控制，在产品生产出来后更需要专业的检测人员利用专业的检测工具对所生产出来的产品进行详细且精确的检测，确保各项数据都符合生产及使用需求。只有这样，生产出来的产品才能算得上是合格品。最为常用的检测方法有目视检测、触摸检测、专业检验，但五金冲压件缺陷AI视觉检测的存在缩短这些检测流程，也优化了人员，节省了开支。

传统的检测五金冲压件外观缺陷问题的方法就是工人通过用眼睛看、用手触摸感觉，判断表面有没有瑕疵，以及把五金冲压件放在检具上进行几何尺寸测量。这种检测方法检测效率比较低，毕竟人的精力的有效的，在重复机械化的工作中会容易疲劳，无法长时间作业。而且每个工人的检验标准无法完全一致，对检测结果和准确率也会有所影响。在五金冲压件缺陷AI视觉检测中，视觉检测设备通过对被检对象进行拍照，识别图像特征，分析计算冲压工件的特征信息，判断产品是否符合要求，并输出控制信号。检测过程实现了全自动化，自动上料、自动检测、自动分拣、自动下料等等。

虚数科技公司搭建的DLIA工业深度学习开发平台实现工业复杂缺陷自动化检测的问题，具有实时缺陷分类与检测的功能，支持新增缺陷标注与再训练，收集缺陷越多，检错率越高，越用越准确。我们坚信通过不断努力与创新，能够实现与客户的合作共赢。如果您有相关方面的需求，虚数科技等待着您的到来，欢迎致电15914179325。