AI深度學(xué)習(xí)在輪胎缺陷檢測(cè)及字符檢測(cè)中的應(yīng)用

中國(guó)目前大約有600家輪胎制造商，每年生產(chǎn)將近8億個(gè)輪胎，占全球輪胎年產(chǎn)總量的三分之一。在這種規(guī)模上，要保證產(chǎn)品質(zhì)量的一致，屬實(shí)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

從輪胎業(yè)內(nèi)整體情況來(lái)看，目前大多數(shù)公司都依靠人工檢查。但這種方法既耗費(fèi)人力財(cái)力，又不夠可靠。具體來(lái)說(shuō)，培訓(xùn)一個(gè)檢查員要花費(fèi)3個(gè)月的時(shí)間，而檢查工作最多占用他們80%的時(shí)間。為什么輪胎檢測(cè)如此復(fù)雜困難，以至于訓(xùn)練有素的檢查員都無(wú)法達(dá)到更高的準(zhǔn)確率？

傳統(tǒng)的人工檢查方法在缺陷判別上存在個(gè)體與個(gè)體間的差異，并且有檢查員視力疲勞等因素，很多產(chǎn)品的微小瑕疵并不能高效地被識(shí)別。人工檢測(cè)精準(zhǔn)性低會(huì)增加昂貴的返工成本，也會(huì)限制產(chǎn)量的擴(kuò)大、甚至可能會(huì)造成召回問(wèn)題，影響公司聲譽(yù)。

行業(yè)困局中，總有另辟蹊徑的先行探索者。東聲智能基于自研Handdle AI智能算法平臺(tái)推出了針對(duì)輪胎行業(yè)的智能缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，可以高效地幫助輪胎制造商洞悉每一個(gè)微小的缺陷。瑕疵檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到99.9%以上，檢測(cè)速度毫秒級(jí)。

不僅如此，該系統(tǒng)還可以檢測(cè)輪胎的上字符，卓越的條碼掃描和數(shù)字圖像采集功能，對(duì)于扭曲變形、低對(duì)比度、模糊污損的碼均具有強(qiáng)勁的解讀能力。