一、技术优势

该团队核心成员是南京理工大学、浙江大学等高校博士，具备深度学习的网络框架开发 、机器视觉中的缺陷检测算法研发 经验。现拥有2项实用新型专利、2项外观专利、12项软件著作权、2项商标注册

二、技术原理

●  系统原理

● 系统工作流程

● 深度学习应用简介

检测设备可以通过云端数据的积累，不断的通过深度学习优化算法模型，不断提高准确率。

三、技术应用

该检测技术主要运用于锂电池极片、玻璃、卷材、PCB板、3C电子的外观检测

● 锂电池极片

模切、卷绕、分切等工艺中的尺寸测量及瑕疵检测

● 玻璃

光学玻璃、钢化玻璃等缺陷检测

● 卷材

铜箔、铝箔、造纸、隔膜、电子布等表面缺陷检测

● PCB板

PCB电路板上的元器件及电路缺陷检测

● 3C电子

电子产品外观缺陷检测

四、产品项目

● 智能验布机 

致力于纺织面料表面瑕疵检测、识别、分类处 理，加快整个行业表面检测的人工向智能机器的转换速度，规范整个市场的检测标准，极大减少多余检测环节的资源浪费。

项目介绍：针对传统人工验布机的全自动化智能升级，利用机器视觉代替人 的眼睛进行纺织面料表面缺陷的自动识别检验并生成客户需要的验布质量报告

设备优势：

算法介绍：

（1）自适应多种布匹 

自适应多种纯色布，不需要频换更换模型。不同花色布匹软件简单操作更换模型即可完成 高精度检测。 

（2）疵点数据云端存储+本地备份 

检测过程中新的缺陷数据会存储在云端数据中心以及本地数据库，经过人工二次确认标注， 积累数据对深度学习网络进行优化式训练，保证网络模型越训练越智能。 • （3）模型定期自动更新 

训练好的模型存储云端，客户根据需求可选择是否更新模型。保证模型边使用边更新，提 高客户关注度高的疵点检出准确度。

软件介绍：

（1）自适应调光功能 不同布匹材料厚度克重不同，需求的光源亮度不同，软件根据不同厚度材料，自动调整光源亮度以及相机增 益，采集亮度均匀标准图像，保证疵点检出稳定性。 

（2）定制化报表功能 软件检测多种缺陷，客户可以根据需求选择展示或检出关注度较高缺陷，在生成报表中只展示相关缺陷。可 视化报表直观清晰。 

（3）缺陷过滤功能 调整分类参数，控制检测疵点的长宽面积等，过滤轻微缺陷。严重缺陷进行报警、停机等操作。可定制化报 警任务，严重缺陷直接软件直接发送停机信号或者进行系统报警工作人员进行二次确认。 

（4）便捷接入客户已有MES、ERP等系统 预留多种设备接口API方便与客户现有设备联动

附加值衍生：纺织行业拓展 

针对纺织行业还有很多开拓项目和市场，验布机为主，通过长时间的调研考察及纺织行业的深入渗 透，以下几个项目与验布技术相关性较大，也在项目规划中：

（1）大圆机+视觉检测

（2）样片机+视觉检测 

● 经编机断纱检测

项目介绍：

针对现有红外检测断纱存在的不足，通过计算机图像识别形式，对经编机生产 过程中断纱的检测进行全新升级，极大的提高了检出准确率以及降低了误检率。  

设备优势：

算法介绍 ：

（1）采用深度学习算法 

通过前期大量收集现场瑕疵数据，进行细化标注和分类后训练处更好的深度学习模型，经过多次 优化升级，在保证高准确率的前提下耗时最短。 

（2）疵点数据云端存储+本地备份 

检测过程中新的缺陷数据会存储在云端数据中心以及本地数据库，经过人工二次确认标注，积累 数据对深度学习网络进行优化式训练，保证网络模型越训练越智能。 （3）模型定期自动更新 

训练好的模型存储云端，客户根据需求可选择是否更新模型。保证模型边使用边更新，提高客户 关注度高的疵点检出准确度

软件介绍：

（1）可根据客户实际需求增加显示界面 

显示界面可以实时显示检出缺陷的图像和缺陷的统计数据，方便客户进行实时监

（2）数据统计功能 

检测过程中实时统计缺陷信息数据，方便客户进行设备的良率统计，也可以对历史数据进行追溯和查 询。 

（3）对接客户ERP系统

针对部分需要进行对接ERP系统的客户可进行数据的对接，将检测数据及时同步给客户的数据系统， 也可以让客户进行远程监控现场检测情况。  

● 化纤检测

本项目针对半消光丝饼正面瑕疵进行 智能检测，提供整套系统的硬件解决方案以及 应用软件  

项目介绍：

对小车上24个丝饼外表面进行表面瑕疵的检测以及对卷芯颜色和无尾的检测，主要识别瑕疵包 括毛丝，圈丝，油污，成型不良，无尾，无油丝，硬头丝，飞花毛、纸管颜色、纸管破损、绊丝等。

方案展示：  

设备优势：

算法方案：

软件介绍 ：

（1）直观简洁的显示界面 

根据客户现场实际丝车情况，模拟现实丝车状态。 

（2）数据统计功能 

检测过程中实时统计缺陷信息数据，方便客户进行产品的良率统计，也可以对历史数据进行追溯和查 询。

（3）对接客户产线系统 

通过网口通讯对接产线系统，对丝饼信息进行实时抓取和检测信息实时输入产线的数据系统，实现丝 饼后续的排废和入库的自动化。

● 卷材及片材检测

本项目主要是针对工业卷材及片材类的材料进行表面 缺陷实时在线检测，可以按照客户现场产线或者设 备的硬件条件进行改造和加装视觉检测设备 

主要检测缺陷：

锂电（铜箔铝箔等）：针孔，漏箔，划痕，凸点，山点，破损，连接胶带等严重缺陷

隔膜，电子布匹：针孔，漏涂，黑点，脏污，漏喷等

纸张：脏污，破损等

主要性能指标：

针对缺陷与材料灰度差超过25个灰度统计以下数据

● 尺寸测量检测

本项目针对各种材料或者零件表面尺寸进行2D测量，同时进行缺陷检测和片材的尺寸检测

主要把控标准: 

根据客户需求对连续性材料幅宽实时测量，对片材的各种2D尺寸把控 

主要性能指标:

产品特点：

● PCB检测

本项目目标：检测工业PCB模块是否缺失、电路线是否完整、焊接处是否完整，LED等是否工作正常

● 产品2D、3D内结构检测

本项目目标：检测模块是否缺失、电路线走线路径是否正确、焊接处是否完整，LED等是否工作正常，3D高度是否正常