ViDi紅色分析工具能夠可靠地識別和分割復雜元件和紋理上不可預測的外觀缺陷，以及帶紋理裝飾表面上的刮痕以及識別不完整或不正確的裝配。

    其實ViDi家的“紅老二”早已在汽車行業嶄露頭角，下面就讓我們來看看TA在汽車行業中的實際應用情況吧！
 

活塞環檢測

    遭遇挑戰

    活塞的壓縮環在往復式發動機中具有多種功能，包括密封燃燒室和調節油耗。由于活塞的反光金屬表面，壓縮環上的缺陷很難檢測出來。活塞的圓柱形形狀在圖像中的呈現有時很模糊且對焦不準。

    解決方案

    工程師基于一組具有代表性的已知“合格”和“不合格”的壓縮環樣本圖像對基于深度學習的軟件進行訓練。基于這些圖像， ViDi紅色分析工具將學習活塞的自然形態和表面紋理以及劃痕的正常外觀。在使用過程中，由于已經學會了識別和忽略無關緊要的變化，軟件只會將包含較長劃痕的圖像表征為缺陷。同時，在訓練階段和驗證期間工程師可以不斷調整參數，直至訓練后的模型正確檢測和分割所有包含較長劃痕的圖像。
 

氣缸檢測

    遭遇挑戰

    制成氣缸的金屬中不得包含被稱為“氣孔”的氣泡。這些缺陷的檢測尤其具有挑戰性，這是由于氣缸表面較粗糙。而且由于景深的原因，圖像邊緣周圍將顯得很模糊。氣缸反光表面上產生的鏡面反射或眩光也會使檢測復雜化。由于需要忽略如此多較小的特征形狀和位置變化，并克服眩光和模糊的影響，因此將很難通過編程來實現自動化檢測。

    解決方案

    工程師可以在數分鐘內基于一組具有代表性的“合格”和“不合格”氣缸樣本圖像對軟件進行訓練，使用膜濾波器調整感興趣區域，以屏蔽軸內背景的明亮圓盤。工程師描繪正常氣缸的“合格”樣本圖像可以幫助軟件學習哪些類型的微小鑄造異常和變化是可接受的。同時，工程師可以重新訓練系統，調整參數和添加額外的圖像，直至參考模型能夠概括氣缸的正常外觀，并識別各種異常。使用過程中，基于深度學習的軟件可以在數毫秒內檢測完每個圖像，將出現氣孔的元件表征為缺陷元件，并將其余元件表征為正常元件。

    總結：“紅老二”三大優勢

    基于較小的圖像集合在數分鐘內完成培訓，縮短工程師調試時間

    識別不可預測的缺陷，并且可以容忍變化性，幫助解決棘手應用

    經過優化、使用方便的用戶界面，能夠快速、輕松設置