日本Sekisui住宅如何使用VisionPro深度学习实现陶瓷墙的自动缺陷检测

Sekisui房屋有限公司是日本最大的房屋建筑商之一，年收入接近200亿美元。该公司成立于1960年，总部位于大阪，以其在静冈和东北工厂生产的独特的贝尔本瓷砖覆层而闻名。

贝尔本瓷砖用于高档住宅建筑的外墙壁板。它们不仅有吸引力，而且耐用，具有自清洁性能，并代表了公司创造产品“慢和智能”的理念。瓷砖经过回火处理，在生产过程中融入了陶瓷艺术技术。但就像陶瓷艺术一样，有时在原始的造型过程中，外部会留下小的凹痕或线条，塑造粘土或其他材料。为了从成型过程中消除外观缺陷，检查每一块瓷砖是至关重要的。

然而，人工视觉检查的数量是不可能让一个人跟上的。制定机器视觉检查规则来解释自动检查贝尔伯恩瓷砖时可能出现的所有潜在视觉缺陷也非常困难和耗时。德国必威另外，并不是所有由外部缺陷或颜色不规则引起的不完美都是被拒绝的原因。一些潜在的缺陷在可接受范围内，以限制从生产中移除好的产品的风险，这将影响所需的供应量。

为了确保在最终检验时Bellburn瓷砖的数量，生产计划必须基于过去的成材率和低效的人工检验来制定。这导致库存增加，其中一些变成了固定库存。

为了满足这些检查挑战，Sekisui House部署了VisionPro深度学习结合线扫描相机和LED照明，在整个生产过程中自动化的外观缺陷检查。通过自动检查所有部件，该建筑商成功地提高了制造过程中的整体质量，减少了过剩产量，降低了库存和成本，并稳定了贝尔伯恩瓷砖壁板的供应。

深度学习缺陷检测只需要少量的图像数据

VisionPro深度学习是一款基于pc的深度学习解决方案，可识别多种类型美容缺陷在原印版上基于少量样本的好图像。通常，开源深度学习工具需要大量的图像数据，才能从不可接受的缺陷中理解可接受的缺陷。然而，VisionPro深度学习可以从大约100张图像的样本集中做到这一点，因为它的缺陷检测工具是专门为制造而构建的。

在成型过程的烧成步骤后，线扫描相机和LED照明捕捉外部图像，用于自动检测。VisionPro深度学习识别缺陷，如凸出、凹陷、颜色阴影或不需要的线条。然后，它分析这些图像，允许自动化工程师根据可接受或不可接受的外观缺陷进一步完善应用程序。

高处理速度，可在生产线上实时检测

通过实时检测在成型过程中出现的缺陷，现在可以在成型过程的早期阶段发现有缺陷的项目。质量管理在最终检验前的步骤中做得更准确，提高了生产计划的准确性。例如，分化一个200 x 32厘米的材料大约需要两秒钟。在生产线上以这种速度进行外部检查完全不可能，只有人工检查。VisionPro深度学习可以选择性地检测变形点，使其能够以很高的处理速度进行区分。

成功地减少了固定库存

引入该检测系统后，固定库存减少了40%，而原来固定库存占储备产量的0.4%，从而降低了成本。

在最终过程之前通过深度学习的视觉检查自动化导致了更准确的质量管理的巨大改进。它提高了产量，使精确的生产计划成为可能，也允许减少库存。

通过水平扩张进一步降低成本

在静冈工厂成功部署后，深度学习缺陷检测系统也在东北工厂实施。在东北地区，外部检验是在粘土材料挤压阶段之后进行的。如果在粘土干燥之前发现了缺陷，材料就可以回收，避免了浪费。这成功地节省了大量的材料成本。

使稳定的供应成为一件有把握的事情

在生产过程中使用VisionPro深度学习通过自动化视觉检测实时检测缺陷的能力成功地降低了库存和成本。使用VisionPro深度学习实现每一块瓷砖外部视觉检测的自动化，使其能够在需要时精确地生产所需的陶瓷板的确切数量。

总的来说，贝尔本陶瓷壁板的生产过程变得更加精简。通过VisionPro深度学习自动化这些检查，Sekisui住宅能够更好地实现它的座右铭，“一次创建一个自由设计的住宅，每个定制的从头开始，使客户的梦想成真。”