【應(yīng)用案例】汽車電控零部件字符檢測

在汽車制造過程中，零部件上的字符信息如同它們的“身份證”，承載著供應(yīng)商標識、序列號、生產(chǎn)批次等重要信息。這些信息對于質(zhì)量控制、產(chǎn)品追溯以及售后服務(wù)至關(guān)重要，有利于保障汽車的整體性能和安全性。

然而，傳統(tǒng)的字符檢測方法在面對復(fù)雜多變的汽車零部件時，往往力不從心，效率低下且錯誤頻出。華漢偉業(yè)基于深度學習，將AI算法與機器視覺技術(shù)相結(jié)合，為復(fù)雜和具有挑戰(zhàn)性的汽車行業(yè)應(yīng)用提供解決方案，助力用戶快速準確實現(xiàn)汽車關(guān)鍵零部件的字符識別檢測，進一步提升精益智造水平。

檢測零部件混料、表面字符缺失

1、字符模糊：由于沖壓工藝的限制，零部件上的字符往往與背景顏色相近，對比度較小，導致字符圖像不夠清晰。

2、字符粘連：生產(chǎn)過程中，鐵屑等異物可能附留在零部件表面，導致字符區(qū)域粘連，影響字符的識別。

3、背景反光：零部件表面可能存在除銹油等物質(zhì)，導致反光明顯，進一步降低字符與背景的對比度，影響字符的定位和識別。

4、高效與準確性并存：在快節(jié)奏的汽車生產(chǎn)線上，如何在保證檢測準確率的同時，提升檢測速度，成為一大挑戰(zhàn)。

華漢偉業(yè)2D視覺技術(shù)結(jié)合了先進的圖像處理算法，通過圖像增強、去噪等算法，能夠?qū)崿F(xiàn)對模糊字符的清晰化處理，提高字符的可見度和對比度，從而顯著提高字符的識別精度。結(jié)合AI深度學習技術(shù)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習不同場景的特征，建立深度學習模型，系統(tǒng)能夠自動學習并適應(yīng)不同字體、大小和傾斜角度的字符特征，突出具有刻印深度的產(chǎn)品特征信息，提高識別的準確性和魯棒性。

突破了傳統(tǒng)識別技術(shù)的瓶頸，避免反光干擾。識別時可將字符與背景分割開，無懼字符對比度低、反光、扭曲、歪斜等影響，完美解決人工檢測、傳統(tǒng)視覺檢測過程中因表面反光、顏色多樣導致視覺疲勞、識別難度大等問題，實現(xiàn)高效自動識別，漏判率為0，誤判率≤0.1%，檢測耗時≤0.5s。

面對三電系統(tǒng)質(zhì)檢與品控的棘手難題，作為機器視覺行業(yè)的深耕者，華漢偉業(yè)深度融合光、機、電、軟、算等多種技術(shù)，針對性地構(gòu)建出完整的檢測體系，提供全場景智能檢測解決方案，讓新能源汽車核心零部件生產(chǎn)與制造實現(xiàn)全鏈路、全流程的智能檢測。

未來，華漢偉業(yè)將持續(xù)完善自身產(chǎn)品布局的多元化以及技術(shù)能力的先進性，聚焦AI視覺應(yīng)用與AI視覺產(chǎn)品的完整鏈條，探索更多應(yīng)用場景，推動新能源汽車系統(tǒng)的智能化、精準化發(fā)展。