在基于機(jī)器視覺(jué)的影像測(cè)量中，一些復(fù)雜特征傳統(tǒng)測(cè)量需要人工手動(dòng)選點(diǎn)測(cè)量，不僅易受到人為因素的干擾，而且極大的降低測(cè)量效率，提高了人力成本和生產(chǎn)成本。AI影像測(cè)量技術(shù)運(yùn)用先進(jìn)的機(jī)器視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)算法，可快速、準(zhǔn)確地自動(dòng)識(shí)別出目標(biāo)特征，使得測(cè)量過(guò)程實(shí)現(xiàn)智能化、無(wú)人化。

中圖AI影像測(cè)量應(yīng)用案例

新能源行業(yè)中電池后蓋邊緣特征測(cè)量時(shí)，由于邊緣臺(tái)階落差較小，導(dǎo)致成像有多層邊界干擾且對(duì)比度低，自動(dòng)批量測(cè)量不能自動(dòng)抓取目標(biāo)邊緣，因此只能手動(dòng)測(cè)量。中圖AI測(cè)量可排除多層邊界干擾，即使對(duì)比度低也能自動(dòng)識(shí)別到目標(biāo)邊緣，測(cè)量效率提升4.5倍，同時(shí)排除人為誤差，測(cè)量數(shù)據(jù)更穩(wěn)定。

3C行業(yè)手機(jī)中框邊緣線測(cè)量時(shí)，由于該邊界不規(guī)則，且邊界干擾較多，傳統(tǒng)自動(dòng)測(cè)量，很容易抓偏，也只能使用手動(dòng)測(cè)量。即使不規(guī)則有干擾的邊界，中圖AI自動(dòng)測(cè)量可以排除干擾自動(dòng)提取到正確位置，進(jìn)一步提高測(cè)量效率。

金屬邊邊界模糊不清，毛刺過(guò)多，邊界翹曲不均勻，AI測(cè)量可自動(dòng)過(guò)濾毛刺干擾，準(zhǔn)確提取邊界。

黑色塑膠件上圓柱特征形態(tài)不一、邊緣輪廓不清，傳統(tǒng)自動(dòng)測(cè)量容易提偏，AI提取則精確穩(wěn)定。

塑料薄片邊界干擾多，無(wú)法自動(dòng)提取，手動(dòng)測(cè)量費(fèi)事費(fèi)力，AI測(cè)量可以精準(zhǔn)排除邊界上的干擾，提取到正確位置。

中圖AI影像測(cè)量效率和精度

1、測(cè)量效率對(duì)比

單個(gè)工件的單次測(cè)量時(shí)間由131s縮短至AI測(cè)量28s，效率提升4.5倍

2、重復(fù)性對(duì)比

重復(fù)性大于0.02mm的尺寸占比降低81%，測(cè)量數(shù)據(jù)更穩(wěn)定，重復(fù)性更佳

3、人員一致性對(duì)比

三個(gè)不同的操作員分別使用AI測(cè)量的數(shù)據(jù)一致性比手動(dòng)測(cè)量的一致性要好很多

 中圖儀器的影像測(cè)量AI自動(dòng)尋邊技術(shù)，可以大幅提高測(cè)量效率，助力企業(yè)打造自動(dòng)化、無(wú)人化、智能化生產(chǎn)線。