检查活塞环

Cognex深度学习缺陷检测工具简化了纹理金属表面缺陷的自动检测和表征

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活塞的压缩环在往复式发动机中有以下几个功能:密封燃烧室和调节油耗。由于活塞的金属表面具有反射性，压缩环上的缺陷很难检测到。圆柱形的活塞有时会使图像模糊和不聚焦。作为制造过程的一部分，金属表面纹理的正常变化是可以预期的，其中一些——包括锈斑、白色区域，甚至表面裂纹和裂缝——可以通过检查。然而，影响活塞性能和威胁气缸压缩水平的长划痕是真正缺陷的标志。在识别任何长划痕的同时，检测系统必须能够容忍压缩环表面的正常变化和微不足道的异常。

编程检查了这种复杂性基于规则的算法需要复杂的缺陷库。人工检查虽然更灵活，但速度太慢。Cognex Deep Learning提供了一个有效的检查解决方案，将人类欣赏微小变化的能力与自动化系统的可靠性、一致性和速度结合起来。在监督模式下使用Cognex深度学习缺陷检测工具，工程师根据已知的“好”和“坏”压缩环图像的代表性集合来训练基于深度学习的软件。技师对出现长划痕的已知“不良”图像和正常变化和可容忍缺陷（包括锈斑和小裂纹）的“良好”图像进行注释。基于这些图像，Cognex Deep Learning学习了活塞的自然形状和表面纹理，以及划痕的正常外观。在验证测试期间，可以将其他图像添加到培训集中，以反映其他示例并帮助优化系统。参数可以在训练阶段和验证期间不断调整，直到训练模型正确检测并分割所有具有长划痕的图像。在运行期间，该软件将带有长划痕的图像描述为缺陷图像，并学会识别和忽略不相关的变化。