深圳市斯邁爾電子有限公司2025-06-30

MV-SC6050C 內嵌的 AI 深度學習算法通過 “彩色視覺 + 智能分析” 的模式，突破傳統視覺在顏色相關檢測中的瓶頸，可實現以下工業檢測功能： 彩色缺陷識別與分類 基于卷積神經網絡（CNN）架構，算法可自動學習顏色、紋理、形狀等多維特征，準確識別彩色缺陷。例如在 3C 產品的彩色外殼檢測中，能區分 0.05mm 的劃傷與正常紋路，對紅色外殼的色差缺陷識別率達 98.7%，較傳統 HSV 顏色分割算法提升 40%。 多色物體分類與計數 支持基于顏色特征的物體分類與計數，在電子元件分揀場景中，可根據電容的彩色標識區分規格型號，準確率達 99.5%；在糖果包裝檢測中，通過顏色識別不同口味的糖果數量，配合 80fps 幀率，每分鐘完成 800 袋產品的計數，誤差≤1%。算法的遷移學習能力可快速適配新產品，只需 500 張彩色樣本即可完成模型更新，適應 3C 產品的快速迭代。 彩色字符與條碼識別 內置 OCR（光學字符識別）與條碼讀取模塊，針對彩色文本與條碼進行優化。在藥品包裝盒檢測中，對彩色印刷的生產日期、批號等字符的識別率達 99.8%，支持反白字、彩色背景下的文本提取；對彩色 QR 碼的讀取速度達 30ms / 個，滿足高速產線需求。算法的抗光照波動能力確保在不同光源下的識別穩定性，如在白色光源亮度波動 ±20% 時，識別準確率波動＜1%。 顏色匹配與色差分析 通過 Lab 色彩空間的色差計算，可量化評估產品顏色一致性。在汽車內飾件檢測中，算法對比標準色板與實際產品的△E 值，判斷噴漆色差是否超標，精度達△E=0.5；在紡織面料檢測中，可識別 0.5% 的顏色偏差，確保批次間顏色一致性。彩色相機配合四色光源切換，可在不同光照條件下維持色差分析的準確性。 動態場景的實時分析 依托 8GB 內存與高性能處理器，算法在 80fps 幀率下實現彩色圖像的實時推理，端到端延遲＜15ms。在飲料瓶高速灌裝線（2000 瓶 / 小時）中，可同步完成瓶身顏色一致性、標簽位置及液位高度的檢測，對異色瓶的識別率達 100%，確保不良品即時剔除。算法的多任務處理能力支持同時運行 3 個以上檢測模型，如在手機組裝線中，同步完成外殼顏色、攝像頭鏡片安裝、LOGO 印刷的檢測。

本回答由 深圳市斯邁爾電子有限公司 提供