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Defect AOI Detection 瑕疵自動光學檢測技術
1.超聲波圖片檢查: 利用超聲波的結果,檢測內部構造是否有符合標準,並根據檢測結果在圖上面標記顏色。

 

 
2.灰塵檢測: 檢測物體表面是否有灰塵存在,並標記灰塵位置。下圖將辨識到的灰塵以紅色圓圈標記。

 

 
3.刮痕檢測: 檢測物體表面是否有刮痕存在,並標記灰刮痕置。下圖將辨識到的刮痕以綠色方框標記或是將刮痕處上色。

 

 
4.外型輪廓檢測: 將物體的輪廓取出,並檢測輪廓是否與範例圖片一致。

 

 
5.歪斜檢測: 檢測物體在畫面中的角度,一旦物體傾斜角度過大時,將會出現警告。

 

 
6.寬度檢測: 檢測物體特定部位寬度,一旦寬度超過標準時,將會出現警告。

 

 
7.Anomaly detection Arch.: 輸入影像會先經過 Teacher-Student 的網路架構,Student 會關注在 Global 資訊以及 Local 資訊,而 Teacher 則會關注在 Global 資訊,並且因為 Teacher 的資訊是 Global 的,信心程度通常會比 Student 來的高,所以模型在判斷時 Teacher 會參考少量 Student 訊息(那些 Local 資訊)。
而模型選用上採用的是 GAN(Generative Adversarial Network) 生成對抗網路,在模型前半段會採用 Downsampling 取得影像特徵資訊,接著後半段再透過 Upsampling 來還原倒影像 Spatial domain 上,並去除掉瑕疵。其中模型的 Generator 會負責生成出還原後無瑕疵的影像,Discriminator 會負責判斷生成出來的影像是否真的沒有瑕疵,最後也會透過 GradCAM++ 來還原模型所關注的 Artifact Location(瑕疵位置)。