深圳市斯邁爾電子有限公司2025-08-09

MV-SC3013XM 的深度學習功能通過樣本訓練與特征學習，突破傳統算法的局限，可處理復雜場景下的識別任務，具體應用如下： 缺陷分類與等級判定 不規則缺陷識別：針對金屬表面的氧化斑、塑料件的縮水、橡膠的裂紋等無明確邊緣的缺陷，通過 10 萬 + 樣本訓練，可實現高精度分類。在汽車剎車片檢測中，能區分 “輕微磨損”“中度磨損”“嚴重磨損” 三類狀態，準確率達 98.5%，較傳統閾值法（75%）提升大幅； 多缺陷并發判斷：當工件同時存在多種缺陷（如手機外殼的劃痕、凹陷、色差），深度學習可一次性識別并標記優先級，例如在 3C 質檢中，優先判定 “影響裝配的凹陷”，再處理 “外觀劃痕”，優化人工復檢流程，效率提升 50%。 零部件分類與追溯 多類別識別：在汽車線束檢測中，可識別 10 種以上不同顏色、直徑的線纜，判斷排列順序是否正確，分類準確率達 99.2%，避免人工分揀的誤判； 字符與碼識別：對模糊、傾斜的印刷字符（如生產日期、批次號）或磨損的二維碼，通過深度學習 OCR 實現高識別率，在食品包裝檢測中，生產日期識別率達 99.5%，即使字符存在 30% 模糊仍能準確讀取。 復雜場景適應性 光照波動適應：在自然光干擾的戶外檢測（如汽車零部件入庫）或明暗突變的產線（如隧道爐出入口），深度學習模型對光照變化的魯棒性強，識別率波動＜2%，遠優于傳統算法（波動 15%+）； 材質差異兼容：同一缺陷在不同材質上的表現（如金屬與塑料上的劃痕）存在差異，通過跨材質樣本訓練，模型可統一識別標準，無需為每種材質單獨調試，例如在電子元件檢測中，同時識別金屬引腳與塑料外殼的缺陷，通用率達 95%。 部署與優化便捷性 用戶可通過 SCMVS 軟件采集樣本、標注缺陷、訓練模型，無需專業算法知識。模型訓練完成后可存儲為檢測方案，支持導入 / 導出，便于多設備批量部署。某電子廠通過 2 周的樣本積累（5000 張圖像），完成手機中框缺陷檢測模型訓練，上線后誤檢率＜1%，較傳統方案縮短 80% 調試時間。 深度學習功能尤其適合 3C、汽車等對質量要求嚴苛的行業，為復雜缺陷檢測提供 “智能化” 解決方案。

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