在汽車制造過(guò)程中，零部件上的字符信息如同它們的“身份證”，承載著供應(yīng)商標(biāo)識(shí)、序列號(hào)、生產(chǎn)批次等重要信息。這些信息對(duì)于質(zhì)量控制、產(chǎn)品追溯以及售后服務(wù)至關(guān)重要，有利于保障汽車的整體性能和安全性。

然而，傳統(tǒng)的字符檢測(cè)方法在面對(duì)復(fù)雜多變的汽車零部件時(shí)，往往力不從心，效率低下且錯(cuò)誤頻出。華漢偉業(yè)基于深度學(xué)習(xí)，將AI算法與機(jī)器視覺(jué)技術(shù)相結(jié)合，為復(fù)雜和具有挑戰(zhàn)性的汽車行業(yè)應(yīng)用提供解決方案，助力用戶快速準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)汽車關(guān)鍵零部件的字符識(shí)別檢測(cè)，進(jìn)一步提升精益智造水平。

檢測(cè)零部件混料、表面字符缺失

1、字符模糊：由于沖壓工藝的限制，零部件上的字符往往與背景顏色相近，對(duì)比度較小，導(dǎo)致字符圖像不夠清晰。

2、字符粘連：生產(chǎn)過(guò)程中，鐵屑等異物可能附留在零部件表面，導(dǎo)致字符區(qū)域粘連，影響字符的識(shí)別。

3、背景反光：零部件表面可能存在除銹油等物質(zhì)，導(dǎo)致反光明顯，進(jìn)一步降低字符與背景的對(duì)比度，影響字符的定位和識(shí)別。

4、高效與準(zhǔn)確性并存：在快節(jié)奏的汽車生產(chǎn)線上，如何在保證檢測(cè)準(zhǔn)確率的同時(shí)，提升檢測(cè)速度，成為一大挑戰(zhàn)。

華漢偉業(yè)2D視覺(jué)技術(shù)結(jié)合了先進(jìn)的圖像處理算法，通過(guò)圖像增強(qiáng)、去噪等算法，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)模糊字符的清晰化處理，提高字符的可見(jiàn)度和對(duì)比度，從而顯著提高字符的識(shí)別精度。結(jié)合AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)不同場(chǎng)景的特征，建立深度學(xué)習(xí)模型，系統(tǒng)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并適應(yīng)不同字體、大小和傾斜角度的字符特征，突出具有刻印深度的產(chǎn)品特征信息，提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。

突破了傳統(tǒng)識(shí)別技術(shù)的瓶頸，避免反光干擾。識(shí)別時(shí)可將字符與背景分割開(kāi)，無(wú)懼字符對(duì)比度低、反光、扭曲、歪斜等影響，完美解決人工檢測(cè)、傳統(tǒng)視覺(jué)檢測(cè)過(guò)程中因表面反光、顏色多樣導(dǎo)致視覺(jué)疲勞、識(shí)別難度大等問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)高效自動(dòng)識(shí)別，漏判率為0，誤判率≤0.1%，檢測(cè)耗時(shí)≤0.5s。

面對(duì)三電系統(tǒng)質(zhì)檢與品控的棘手難題，作為機(jī)器視覺(jué)行業(yè)的深耕者，華漢偉業(yè)深度融合光、機(jī)、電、軟、算等多種技術(shù)，針對(duì)性地構(gòu)建出完整的檢測(cè)體系，提供全場(chǎng)景智能檢測(cè)解決方案，讓新能源汽車核心零部件生產(chǎn)與制造實(shí)現(xiàn)全鏈路、全流程的智能檢測(cè)。

未來(lái)，華漢偉業(yè)將持續(xù)完善自身產(chǎn)品布局的多元化以及技術(shù)能力的先進(jìn)性，聚焦AI視覺(jué)應(yīng)用與AI視覺(jué)產(chǎn)品的完整鏈條，探索更多應(yīng)用場(chǎng)景，推動(dòng)新能源汽車系統(tǒng)的智能化、精準(zhǔn)化發(fā)展。