華漢偉業(yè)3D+AI技術：輕松攻克高反光表面檢測難題
在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，產(chǎn)品形態(tài)多樣化、復雜化，生產(chǎn)速度日益加快，對產(chǎn)品質量的要求也愈發(fā)嚴格。
在工業(yè)中經(jīng)常使用高光面材質加工一些平整度較高，且表面要求較高的工件。由于這些工件表面光滑，同時具有高反光等特性，導致缺陷表露不清晰。在進行檢測時，這些特性會干擾被測物的特征提取過程，造成拍攝到的整幅圖像中高反光區(qū)域出現(xiàn)過曝光，其他區(qū)域曝光不足，圖像觀感下降和紋理細節(jié)丟失等現(xiàn)象，進而降低了表面缺陷檢測的成功率。
以往，檢測這類工件的方法主要依賴于人工肉眼觀察，這不僅大大降低了工作效率，還因工人可能存在的視覺疲勞以及個人評判標準的不統(tǒng)一等問題，對零件的使用壽命和性能構成了直接影響。在高反光材料檢測中，如藍膜等高反光、低對比度場景下的缺陷檢測，一直是行業(yè)中的難點。
使用傳統(tǒng)的結構光方法測量時，容易造成重建結果出現(xiàn)大面積的數(shù)據(jù)空洞。傳統(tǒng)算法由于缺陷特征不明顯，往往導致過殺率和漏檢率較高。華漢偉業(yè)搭載自研的3D成像算法，增加AI深度學習檢測，打破傳統(tǒng)缺陷成像的局限，能夠實現(xiàn)高亮面的高精度面形重建。
該解決方案區(qū)別于傳統(tǒng)的視覺算法，優(yōu)化后的算法可有效地解決圖像采集時出現(xiàn)的高反光問題，同時可識別出產(chǎn)品劃痕、裂紋、凹坑等缺陷類型，提供了更高的準確性，為后續(xù)的缺陷檢測提供數(shù)據(jù)支持，提高生產(chǎn)效率。
華漢偉業(yè)通過集成3D+AI缺陷檢測模塊，支持多種缺陷檢測，融合了高精度3D模板匹配、3D點云邊緣精準提取和平面分割、小樣本學習等技術，能夠實現(xiàn)對高反光材料表面細微、低對比度缺陷的精準檢測。
在實際應用中，華漢偉業(yè)的3D+AI視覺檢測方案也不斷地在新能源動力電池、汽車制造、3C電子等領域實現(xiàn)產(chǎn)品落地，并且受到客戶廣泛好評。
場景一：
方殼電池藍膜六面檢
藍膜作為動力電池的關鍵絕緣材料，其厚度極薄，高反光特性使得許多缺陷特征不明顯，傳統(tǒng)算法難以準確捕捉。
針對電芯藍膜等此類材質的目標物檢測，華漢偉業(yè)利用線掃分時頻閃和光度立體技術，采用多光源、多角度的光照方案，對凹坑、褶皺等缺陷進行自動重采樣，獲取缺陷的深度信息，清晰還原圖像，這樣可以提升小缺陷的關注度，從而能夠實現(xiàn)細微缺陷的精準檢測。
場景二：
汽車配件PCB板PIN腳高度檢測
汽車配件PCB板通常包含大量的PIN腳，這些PIN腳數(shù)量多、密度大，表面面積微小，且是金屬反光材質。
華漢偉業(yè)引入3D視覺技術和圖像處理算法，實現(xiàn)非接觸式、高精度的PIN腳高度檢測，能夠快速準確獲取PIN腳的三維坐標信息，保證完美成像，實現(xiàn)漏判率為0，誤判率≤1%，有助于確保汽車配件的電氣連接性能和機械穩(wěn)定性。
場景三：
電池模組Busbar焊前&焊后檢測
模組Pack段工藝流程中，Busbar焊接將不同電芯通過連接撥片進行焊接串并聯(lián)，為保證焊接質量，焊前需管控撥片與極柱之間的間隙，焊后需檢測焊縫外觀，防止焊接不良流入工序。
華漢偉業(yè)HyperShape 3D檢測軟件通過添加檢測工具圈定檢測區(qū)域，靈活設定高度上下限閾值、焊接平滑程度等參數(shù)，然后通過區(qū)域內對比每一處的高度、焊接平滑度等信息，輕松完成OK/NG判定，可穩(wěn)定檢測出爆點、凹坑、凸起、焊穿、焊縫的裂縫、裂口等缺陷，漏殺率為0%，誤判率<0.1%。
為了解決高反光工件檢測的問題，機器視覺的引入提高了金屬表面檢測的效率和精度，華漢偉業(yè)自研3D+AI算法精準檢測高亮表面缺陷，專業(yè)地融合了機器視覺與人工智能技術，使得高反光物體的三維成像成為可能，不僅突破了傳統(tǒng)結構光三維成像的“痛點”，還成功地解決了該領域長期存在的“堵點”。
未來，華漢偉業(yè)也將深度挖掘3D+AI機器視覺領域，提供更多靈活性和先進性的行業(yè)解決方案，保證產(chǎn)品質量的穩(wěn)定性和精確性，為工業(yè)領域智能制造升級提供新視野，實現(xiàn)真正的智能化與數(shù)據(jù)化。
