工业场景智能检测实验室

随着科技发展，智能制造已成为全球新一代工业革命的风向标，借助人工智能和机器视觉方法实现制造业产线的数字化转型，可充分利用深度学习、机器学习理论和方法在数据挖掘、特征提取方面的优秀潜能，捕捉历史数据信息隐含的重要特征，辅助产线做出智能决策。

产品质量是企业的生命线，在工业生产制造全生命周期中，产品质量的实时监控可以对生产过程中的突发状况进行及时预警并作出及时响应，规避风险。

工业场景智能检测线搭建十个工业场景的检测节点，一期先根据现有研究基础先进行2个场景的建设。

（1）空调外观质量检测

解决空调外机的外观质量检测问题。将外观质量检测建模为目标分类与图像识别任务，结合真实空调产线历史积累数据，构建空调外观质量检测专用数据集，辅助机器学习和深度学习领域内相关特征识别与检测算法的验证和测试。针对异常检测可实时预警，并通过可编程控制器(PLC)与线体和云实验室互联交互，实现机--机对话，不良品自动停线及打返修区。

（2）齿轮缺陷质量检测

本检测线搭建齿轮图像视觉采集装置，实现齿轮齿项圆柱面360°的图像采集，将机器视觉的图像分割、ROI定位方法和深度学习中的目标检测方法进行融合，研究一种高效率、高准确率的齿轮外观缺陷视觉检测方法。在现有的生产质量追溯系统的基础上，解决无法有效监控齿轮产品质量的问题。