基于机器视觉的工业产品智能质检技术
发布时间：2019-04-18 阅读次数：
成果：
基于深度学习的人工智能技术，使机器视觉能够具有超越现有解决方案的能力，打开机器视觉人工智能的工业应用大门。本课题组所研发基于计算机视觉及深度学习的面向智能制造的产品外观质检技术与系统，促进了人工智能的具体工业应用，推动了生产工业的产业升级。该技术已成功地应用于通威太阳能(合肥)有限公司的太阳能光伏电池晶体硅片的印刷流水线上。根据太阳能光伏电池晶体硅片的EL图像进行自动化的缺陷检测、识别与分拣。
技术指标和市场前景：
针对产品制造工业流水线中质量检查基本靠人工而带来的劳动强度大、漏检严重以及质检标准把握不一致等问题，本技术可以实现产品外观缺陷的全自动不间断的检测定位与分类识别。
高校院所：安徽大学
成果归属：安徽大学
所处阶段：其他
技术领域：人工智能
行业分类：制造业
先进性：国内领先
拥有专利情况：无
获奖情况：无
融资需求（万元）：0.00
需求有效期：长期
合作方式：技术服务
联系人：陈思宝 0551-63861873
单位地址：
所在市县区：安徽省合肥市经开区
所在孵化器、众创空间名称：无
单位简介：
是国家“双一流”建设高校，安徽省人民政府与教育部共建高校，安徽省属重点综合性大学。现有四个校区和一个大学科技园，校园面积达3200余亩，建筑面积125万平方米，教职工2600余人。
主要产品：