鋁塑膜檢測  機器視覺解決方案
諾威特簡介
諾威特（NOVTEC） 成立于2003年，總部位于江蘇蘇州，是專業(yè)從事測試解決方案的高科技企業(yè)，為企業(yè)和研

究機 構(gòu)提供大量的測試儀器設(shè)備解決方案。使用人工智能Artificial intelligence（Ai）深度學(xué)習(xí)對

復(fù)雜多變的產(chǎn)品外觀缺陷 進行有效識別和判斷，內(nèi)建的深度學(xué)習(xí)建立多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特殊的圖像處理方式和

復(fù)雜的算法，使EL缺陷的漏判率可以達 到“零”，解決了多年來人工判別的漏檢和錯檢問題，并提供機器視

覺解決方案，其極快的判斷速度和高準(zhǔn)確性滿足在線檢測的需求，為新能源行業(yè) 的“工業(yè)4.0”和“中國制

造2025”提供了可靠的技術(shù)保障。

機器視覺解決方案 深度學(xué)習(xí)
通過算法，使得機器能從大量歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，從而對新的樣本做智能識別，深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中一

種基于對 數(shù)據(jù)進行特征學(xué)習(xí)的方法。觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像章強度值

的向量，或者更抽象地 表示成一系列邊、特定形狀的區(qū)域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實例中學(xué)

習(xí)任務(wù)（例如，缺陷類型）。

例如，使用人工智能方法能有效的進行光伏電池、組件產(chǎn)品的EL缺陷檢測，能快速準(zhǔn)確的找出缺陷的位置，

并進行標(biāo) 注，較傳統(tǒng)的使用圖片灰度掃描方法進行判斷，特別是多晶硅組件電池的EL圖片干擾因章復(fù)雜，具

有的技術(shù)優(yōu)勢；我 們提供的檢測EL的方案使用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過定義單多晶硅組件缺陷產(chǎn)品圖片

的缺陷類型，軟件系統(tǒng)會進行缺陷特 征的自學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，建立多層網(wǎng)絡(luò)，從而找出EL圖片的缺陷部分。

缺陷檢測以高精確度與高處理速度為基礎(chǔ)
更好的服務(wù)于有自動化需求的制造業(yè)工廠
簡便快速生成深度學(xué)習(xí)模型，無需算法優(yōu)化作業(yè)
諾威特是在PCB、光伏、顯示屏、電子產(chǎn)品、新能源電池等多種領(lǐng)域使用的以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的機器視覺檢測

軟件。現(xiàn)在也在現(xiàn)場以多樣的數(shù)據(jù)為基 礎(chǔ)進行學(xué)習(xí)不測試，不斷實現(xiàn)性能的提升。從標(biāo)簽工具到結(jié)果輸出，

以驗觀的圖片結(jié)果為基礎(chǔ)為用戶提供用戶體驗以及便利性。已在復(fù)雜的生產(chǎn)線 上提供數(shù)據(jù)采檢、缺陷檢測服

務(wù)。

各個缺陷類型需要學(xué)習(xí)幾張圖像數(shù)據(jù)？
需學(xué)習(xí)圖像數(shù)量根據(jù)圖像的復(fù)雜程度會有所不同，但在初期不同的瑕疵類型提供30-100張左右即可。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立所需要的時間有多長？
一般2048*2048像章大小，1000張為標(biāo)準(zhǔn)的話，需要30分鐘左右。
在實際的生產(chǎn)線上處理圖像的速度能達到什么程度？
根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)條件會有所不同，但在2048*2048像章大小的圖像，每秒鐘可實時處理50張。

部分案例
鋁塑膜檢測
加裝于：復(fù)合、分切工段
可檢測缺陷類型
劃痕、氣泡、魚眼、漏涂、異物、凸點、魚鱗紋、繡印、暗紋、皮膚紋、鋁塑膜檢測

機器視覺解決方案
諾威特的深度學(xué)習(xí)解決方案和傳統(tǒng)機器視覺檢測的不同點
傳統(tǒng)機器視覺解決方案：
無法分析無規(guī)律圖像；當(dāng)圖像不規(guī)則、無規(guī)律時，缺陷的特征很難通過 手動設(shè)定，因此無法分析圖像。精確

度低，如果缺陷部分和之前設(shè)定好的缺陷特征有輕微的 出入，傳統(tǒng)視覺都無法檢測出這樣的缺陷，導(dǎo)致檢測 

的精準(zhǔn)度下降。實現(xiàn)自動化檢測進入壁壘高；生產(chǎn)環(huán)境發(fā)生變化時，需要特定的工程師進行優(yōu)化作業(yè)并且手

動設(shè)定不斷變化的缺陷特征。

諾威特深度學(xué)習(xí)解決方案：
即使圖像復(fù)雜，通過深度學(xué)習(xí)算法，軟件可以自動 學(xué)習(xí)瑕疵的特征，使得無規(guī)律圖像的分析變得可能。
精確度高；通過深度學(xué)習(xí)算法和制造業(yè)*的數(shù)據(jù)提高檢測的精準(zhǔn)度。

新增功能
通過圖像對比，降低優(yōu)化的費用
為了實現(xiàn)優(yōu)化檢測，根據(jù)不同產(chǎn)品/缺陷的特性，可選擇四種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。
利用可視標(biāo)簽（Visual Labeler）減少標(biāo)記時間
利用可視化調(diào)試器（Visual Debugger）提高檢測分析的效率
利用批處理（Batch Processing）使圖像處理速度

如何使用：
上傳照片
圖片分類
標(biāo)記
形成模型
測試
輸出模型

機器視覺解決方案優(yōu)勢：
諾威特解決方案是您的選擇
使用針對制造業(yè)的*算法，確保檢測的精準(zhǔn)度
自主開發(fā)的算法使處理速度達到
專業(yè)的深度學(xué)習(xí)解決方案研發(fā)團隊為您量身打造解決方案
自主開發(fā)的算法使處理速度達到