安全气囊面料检查

Cognex深度学习缺陷检测工具对纺织品的外观缺陷进行检测

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安全气囊受到严格的质量标准，以确保乘客安全。汽车制造商必须加倍和三重检查所有安全关键组件，以确保质量，减少保修费用，降低召回责任。这对安全气囊尤为重要，必须检查漏洞，撕裂，泪水和缝线以及缝合问题，可能导致它们失败。在手动检查中经常错过或难以检测这些品质问题。由于安全气囊的复杂纺织表面，它们也难以编程到传统的机器视觉系统中。德国必威织物图案可以是高度复杂的，并且由于织物，纱线厚度和无数较小的可容忍变化，气囊之间的视觉外观变化大幅度。因为对所有缺陷的明确搜索过于复杂和耗时，所以康卡克深度学习提供了一个简单的解决方案来识别所有异常功能，而不培训“坏”图像。

一名工程师在无监督模式下使用Cognex深度学习缺陷检测工具，根据一组“良好”的安全气囊图像对软件进行训练，以建立安全气囊的参考模型。该模型了解安全气囊织物的正常外观，包括编织图案、织物性能和颜色。所有偏离模型正常外观的特征都被描述为异常。通过这种方式，Cognex深度学习可靠而一致地检测所有异常，如孔洞、撕裂、撕裂和不寻常的缝合模式。不需要大量的缺陷库，就可以快速识别和报告织物的缺陷区域。