搪瓷表面检测

AI质检主要研究的是内部质检。内部质量检查是指企业内部质检部门为了确保满足交付的工作质量要求，对工作结果抽取样本，进行连续且达置信区间的检查或验证，并对结果进行分析运用。

在搪瓷检测过程中，会出现胆口露铁，焊瘤，焊渣，露底，中部露铁等问题。所以当人工进行工业流水线检测时，常常会忽略。对丰富缺陷形态的检出是深度学习的应用方向，而针对耗时与检测分类准确率，通过虚数科技深度学习算法，使很多缺陷检测任务的耗时大幅下降，同时保证了检出精度。

今天我们呈现的案例是利用AI进行搪瓷表面检测。

质检对象

                                                                            搪瓷

质检结果

                                                                            识别前

缺陷：胆口露铁

                                                                            识别后

                                                                                识别前

缺陷：焊瘤

                                                                                识别后

质检软件

DLIA工业缺陷软件：

最新的深度学习算法已经远远超越了传统的机器学习算法对于数据的预测和分类精度。

深度学习不需要我们自己去提取特征，而是自动地对数据进行筛选，自动地提取数据高维特征，推理出产品瑕疵。

质检步骤：

1.根据产品技术标准明确检验项目和各个项目质量要求；

2.规定适当的方法和手段，借助一般量具或使用机械、电子仪器设备等测定产品；

3.把测试得到的数据同标准和规定的质量要求相比较；

4.根据比较的结果，判断单个产品或批量产品是否合格；

5.记录所得到的数据，并把判定结果反馈给有关部门，以便促使其改进质量。