基于深度学习的家电产品冲压件外观缺陷检测技术研究与应用

单位名称 芜湖美的厨卫电器制造有限公司
联系电话 0553-3993786
技术领域：智能家电
技术需求：本项目拟开展家电产品生产制造企业的产品品质快速、高精度智能检测技术研究。通过选取家电产品中常见的冲压件作为研究对象，首先针对常见的冲压件缺陷进行缺陷种类分析，基于深度学习算法设计一种针对冲压件缺陷特点的检测算法，从小缺陷检测、小样本学习、迁移学习等方向展开研究，研发相关技术的核心系统并开展性能实验及应用示范，最终实现具有适应多品种、多缺陷的冲压件缺陷自动检验系统。
技术指标：1）针对冲压件缺陷问题，构建不少于5类的冲压件外观缺陷大规模数据库，数据量大于5000；2）开发可在线学习与增强的甄别学习技能平台软件，形成任务迁移学习能力，实现不同冲压件缺陷检测任务迁移单次不超过5小时；3）在冲压件生产制造的复杂光照场景下达到并超过人工检测能力，召回率大于96%，准确率大于95%，单帧图片检测耗时低于300ms；4）开发冲压件检测平台一套，包含图像拍摄、缺陷检测、残次品剔除、数据收集与分析等功能模块。