“这就是两年以来我们一直寻求的唯一靠谱的解决方案”。近日，国外某高端医疗设备关键零配件商项目经理李先生在验收完深兰科技为其定制的产品缺陷检测设备之后给予高度评价，他们认为，深兰科技的“薄片外观检测台”设备在成本和效率上具有很大优势。
缺陷检测是传统制造业工厂生产流程中非常重要的一个环节，尤其是在高端医疗器械零部件加工过程中，将会更加受到重视。例如CT机上的钨钼材质薄片质量问题会直接影响到医疗器械的稳定性，进而影响到病人的健康。
目前对于医疗器械零部件缺陷检测，市场主流的做法还是靠人工肉眼识别，但是人工方法存在劳动强度大、工作重复性高、误检率高、产品质量受人为因素影响大等问题，如果不能稳定、持续、准确且高效的完成产品缺陷检测工作，将导致工厂无法稳定向市场提供可靠的合格产品，无法满足市场需求，这将严重影响工厂的生产效率。
本次，深兰科技服务的这家高端医疗设备关键零配件商提出的需求极为苛刻，他们要对厚度为0.1mm与0.2mm的钨钼金属薄片上的坑点、脏污、翻边、侧边毛刺、划伤、缺料、裂纹等多种外观缺陷进行快速检测，并且需要检测准确率达到99%以上。例如，不允许有穿透性坑点缺陷，坑点大小不得超过φ0.5mm，划痕深度不低于0.02mm，边缘形状或表面上不可有残缺等。
针对以上需求，深兰科技工业智能化团队采用传统机器视觉结合自研深度学习算法和 AI软件平台等软硬一体化组合方案实现了产品缺陷检测的整体构思。
深兰科技工业检测项目负责人表示，在图像采集方面，我们采用多种工业视觉方案组合部署的创新解决方案，实现了一次检测识别多种缺陷模式的功能；在检测算法上，自研模型算法保证了分类的准确度以及目标位置检测的准确度。
“这就是两年以来我们一直寻求的唯一靠谱的解决方案。这种微米级的缺陷检测，别说对于人肉眼，就算是机器也是很具有挑战性。”设备厂商项目经理李先生表示，他们用了两年多的时间进行了行业比对，一直在找合适的厂家，结果不是价格高就是检测不准确，今天有了这个AI检测台，他们可以通过将薄片置于检测台装置中，通过高精度工业级摄像头拍摄产品外观，利用深兰科技冠军级深度学习算法技术实现缺陷产品自动分拣，大大提高了质检效率，保证了产品质量，提高了生产率。
深兰科技在工业检测领域发展多年，截止目前，已经服务了医药制造、木材加工、机械加工、水务管理、汽车零部件等领域的行业头部客户，超过半数为世界500强企业，部分细分领域市场占有率已经达到市场第一，其中研发的医药灯检设备、顶空气体分析设备等产品打破了国际技术垄断，实现进口替代，技术处于国际领先地位。
