项目名称： 基于机器视觉的汽车零部件缺陷检测设备
| 1. 项目总体介绍:基于深度学习算法和传统视觉算法，针对复杂零件对缺陷类型归类，通过对检测零件整体光学方案的优化处理，依托机构自动调整配合，并采用多相机多任务并行检测处理和自学习方法，将智能视觉与检测机构的创新设计结合，实现了对复杂金属表面缺陷及尺寸全自动可靠检测，并成功应用于汽车刹车零部件生产的终检，有效解决了该类零件自动化检测需求。该全自动智能视觉检测设备成功应用于刹车零部件的成品入库检验，并获得了上汽、上海通用等主机厂的一致推荐，对当前企业生产过程中自动化检测技术具有极大的推广作用。 | |
| 2. 技术创新点: 主要技术及性能指标：（1）适用检测对象：金属零部件，特别是复杂形状金属表面缺陷及尺寸检测；（2）检测速度：3 秒/个（具体根据检测零件的复杂程度会有所区别）（3）一次检测合格率：99.95%；（4）检测过程全自动，不良品自动剔除。 | |
| 3. 知识产权归属及相关专利说明: | |
| 4.商业化概述 (市场前景):企业生产过程中自动化检测技术具有极大的应有及推广前景；节约企业成本，提高经济价值。 | |
| 5. 优先使用产业领域及地方区域:汽车零部件制造、消费电子、光伏半导体、智能安防和医疗等行业 | |
| 6. 初步意向交易方式及金额: 技术开发，技术转让等，50-300万。 | |
| 7.行业状况 | |
| 展示方式：□实物（或模型） ☑展板图文 □多媒体演示 | |
| 展示要求 |