在基于機器視覺的影像測量中，一些復(fù)雜特征傳統(tǒng)測量需要人工手動選點測量，不僅易受到人為因素的干擾，而且極大的降低測量效率，提高了人力成本和生產(chǎn)成本。AI影像測量技術(shù)運用先進的機器視覺和深度學習算法，可快速、準確地自動識別出目標特征，使得測量過程實現(xiàn)智能化、無人化。

中圖AI影像測量應(yīng)用案例

新能源行業(yè)中電池后蓋邊緣特征測量時，由于邊緣臺階落差較小，導(dǎo)致成像有多層邊界干擾且對比度低，自動批量測量不能自動抓取目標邊緣，因此只能手動測量。中圖AI測量可排除多層邊界干擾，即使對比度低也能自動識別到目標邊緣，測量效率提升4.5倍，同時排除人為誤差，測量數(shù)據(jù)更穩(wěn)定。

3C行業(yè)手機中框邊緣線測量時，由于該邊界不規(guī)則，且邊界干擾較多，傳統(tǒng)自動測量，很容易抓偏，也只能使用手動測量。即使不規(guī)則有干擾的邊界，中圖AI自動測量可以排除干擾自動提取到正確位置，進一步提高測量效率。

金屬邊邊界模糊不清，毛刺過多，邊界翹曲不均勻，AI測量可自動過濾毛刺干擾，準確提取邊界。

黑色塑膠件上圓柱特征形態(tài)不一、邊緣輪廓不清，傳統(tǒng)自動測量容易提偏，AI提取則精確穩(wěn)定。

塑料薄片邊界干擾多，無法自動提取，手動測量費事費力，AI測量可以精準排除邊界上的干擾，提取到正確位置。

中圖AI影像測量效率和精度

1、測量效率對比

單個工件的單次測量時間由131s縮短至AI測量28s，效率提升4.5倍

2、重復(fù)性對比

重復(fù)性大于0.02mm的尺寸占比降低81%，測量數(shù)據(jù)更穩(wěn)定，重復(fù)性更佳

3、人員一致性對比

三個不同的操作員分別使用AI測量的數(shù)據(jù)一致性比手動測量的一致性要好很多

 中圖儀器的影像測量AI自動尋邊技術(shù)，可以大幅提高測量效率，助力企業(yè)打造自動化、無人化、智能化生產(chǎn)線。