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汽車零部件缺陷檢測(cè)的AI升級(jí)，視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的沖壓件劃痕、毛刺分類與尺寸測(cè)量
汽車制造業(yè)的精密生產(chǎn)鏈條，零部件缺陷檢測(cè)是保障整車安全與性能的核心環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)檢測(cè)依賴人工目視或機(jī)械測(cè)量，存在效率低、漏檢率高、數(shù)據(jù)不可追溯等痛點(diǎn)。隨著AI技術(shù)與機(jī)器視覺(jué)的深度融合，基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)正推動(dòng)汽車零部件檢測(cè)向智能化、自動(dòng)化、高精度方向躍遷。本文將從技術(shù)原理、應(yīng)用場(chǎng)景及先進(jìn)性三個(gè)維度，解析AI視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)在沖壓件劃痕分類、毛刺檢測(cè)及尺寸測(cè)量中的創(chuàng)新實(shí)踐。
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基于改進(jìn)YOLOv8的工業(yè)表面缺陷檢測(cè)：輕量化網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與多尺度特征融合的精度-速度平衡策略
工業(yè)表面缺陷檢測(cè)是智能制造的核心環(huán)節(jié)，直接影響產(chǎn)品質(zhì)量與生產(chǎn)效率。傳統(tǒng)檢測(cè)方法依賴人工目檢或基于規(guī)則的圖像處理，存在效率低、漏檢率高、泛化性差等問(wèn)題。深度學(xué)習(xí)尤其是YOLO系列算法的興起，為工業(yè)缺陷檢測(cè)提供了自動(dòng)化解決方案。然而，工業(yè)場(chǎng)景中缺陷類型多樣、尺度跨度大(從微米級(jí)劃痕到厘米級(jí)凹坑)，且對(duì)實(shí)時(shí)性要求極高(產(chǎn)線速度常達(dá)每分鐘數(shù)百件)，這對(duì)檢測(cè)模型的精度與速度平衡提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。
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基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)CT圖像缺陷檢測(cè)，0.1mm級(jí)微裂紋識(shí)別與三維重建算法
工業(yè)CT(計(jì)算機(jī)斷層掃描)技術(shù)通過(guò)X射線穿透物體并重建三維結(jié)構(gòu)，已成為航空航天、汽車制造、新能源等領(lǐng)域的關(guān)鍵無(wú)損檢測(cè)手段。然而，傳統(tǒng)工業(yè)CT圖像分析依賴人工判讀或閾值分割算法，對(duì)0.1mm級(jí)微裂紋、氣孔等缺陷的識(shí)別存在漏檢率高、效率低等問(wèn)題。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的引入，尤其是多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)與三維重建算法的融合，實(shí)現(xiàn)了從二維斷層圖像到三維缺陷模型的自動(dòng)化、高精度分析，推動(dòng)了工業(yè)檢測(cè)向智能化、微納化方向發(fā)展。
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芯片制造中的缺陷檢測(cè)技術(shù)，電子束檢測(cè)（EBI）與AI驅(qū)動(dòng)的良率預(yù)測(cè)模型
在芯片制造的納米級(jí)戰(zhàn)場(chǎng)上，缺陷檢測(cè)是決定良率與性能的核心防線。從傳統(tǒng)電子束檢測(cè)(EBI)到AI驅(qū)動(dòng)的良率預(yù)測(cè)模型，技術(shù)迭代不僅重塑了檢測(cè)精度與效率，更重構(gòu)了芯片制造的質(zhì)量控制范式。這場(chǎng)變革背后，是硬件、算法與數(shù)據(jù)科學(xué)的深度融合，推動(dòng)著半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)向“零缺陷”目標(biāo)邁進(jìn)。
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機(jī)器視覺(jué)中的缺陷檢測(cè)技術(shù)：保障產(chǎn)品質(zhì)量
在現(xiàn)代化制造與生產(chǎn)過(guò)程中，確保產(chǎn)品質(zhì)量是企業(yè)持續(xù)發(fā)展和贏得市場(chǎng)信任的關(guān)鍵。隨著科技的飛速進(jìn)步，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)作為一種非接觸、高精度、高效率的檢測(cè)手段，正逐步成為保障產(chǎn)品質(zhì)量的重要工具。機(jī)器視覺(jué)中的缺陷檢測(cè)技術(shù)，通過(guò)模擬和分析人類視覺(jué)系統(tǒng)，能夠在生產(chǎn)線上實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并識(shí)別出產(chǎn)品中的各種缺陷，從而有效提升了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。本文將深入探討機(jī)器視覺(jué)中的缺陷檢測(cè)技術(shù)，包括其原理、應(yīng)用、優(yōu)勢(shì)以及面臨的挑戰(zhàn)。
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對(duì)碳化硅晶體生長(zhǎng)行業(yè)微小缺陷檢測(cè)
為了滿足對(duì)碳化硅 (SiC) 晶體日益增長(zhǎng)的需求，世界需要在不犧牲質(zhì)量的情況下大幅提高產(chǎn)量。如今，SiC 晶體對(duì)于制造更小、更快、更高效的芯片和電力電子系統(tǒng)至關(guān)重要。然而，如果沒(méi)有能夠及時(shí)檢測(cè)出微小瑕疵的先進(jìn)計(jì)量工具，SiC 晶體生長(zhǎng)行業(yè)基本上是盲目操作，導(dǎo)致不可接受的缺陷和昂貴的產(chǎn)品損失。
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相機(jī)陣列在風(fēng)電機(jī)組葉片缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用
摘要:在風(fēng)電場(chǎng)機(jī)組巡檢過(guò)程中,常規(guī)的風(fēng)電機(jī)組葉片外觀檢查主要采用高清照相機(jī)逐張拍攝,人眼甄別的方式,檢測(cè)效率低,勞動(dòng)強(qiáng)度大且精度受限?；诖?搭建了一套基于相機(jī)陣列的葉片圖像采集系統(tǒng),通過(guò)相機(jī)陣列和圖像處理服務(wù)器相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)圖像采集和處理,利用人工智能深度學(xué)習(xí)的軟件對(duì)葉片圖像進(jìn)行缺陷識(shí)別,實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組葉片表面缺陷的自動(dòng)檢測(cè)?，F(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)結(jié)果證明,該系統(tǒng)大大提高了風(fēng)電機(jī)組葉片缺陷檢測(cè)的效率和精度。
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KLA推出全新突破性的電子束缺陷檢測(cè)系統(tǒng)
加利福尼亞州，米爾皮塔斯市，2020年7月20日/-今天KLA公司宣布推出革命性的eSL10?電子束圖案化晶圓缺陷檢查系統(tǒng)。
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Teledyne 的新型 SWIR 線掃描相機(jī)可實(shí)現(xiàn)超出可見光范圍的缺陷檢測(cè)
Teledyne DALSA 的第一臺(tái) SWIR 線掃描相機(jī)可提供高達(dá) 74 dB 的動(dòng)態(tài)范圍和 950 至 1700 nm 的光譜響應(yīng)
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KLA-Tencor宣布推出Kronos 1080和ICOS F160檢測(cè)系統(tǒng)： 拓展IC封裝產(chǎn)品系列
KLA-Tencor公司今日宣布推出兩款全新缺陷檢測(cè)產(chǎn)品，旨在解決各類集成電路(IC)所面臨的封裝挑戰(zhàn)。 Kronos™ 1080系統(tǒng)為先進(jìn)封裝提供適合量產(chǎn)的、高靈敏度的晶圓檢測(cè)，為工藝控制和材料處置提供關(guān)鍵的信息。
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