健松智能冷凍撻皮AI視覺外觀瑕疵檢測解決方案，打破傳統視覺技術，采用AI算法，實現由系統自適應、自定義的快速深度學習和迭代。將人工智能技術和機器視覺技術相結合，讓系統能夠識別、分析和理解圖像中的內容，進行撻皮外觀的辨識并定位出瑕疵，實現對產品外觀質量的檢測。不良品由機器人自動拾取剔除到指定區域，避免人工分揀可能出現的誤判和漏判，保證產品質量的穩定性和一致性。

檢測精度
AI視覺檢測系統使用動態飛拍技術，實現蛋撻表面最小0.5mm以上的瑕疵檢測，在輸送帶連續運行下對破損、起泡、頭發、異物、裂紋等瑕疵保持1s/pcs的檢測節拍，可通過調整NG判定指標，進一步對缺陷輪廓特征做進一步過濾。

方案優勢 
■ 構建通用模型，用AI算法代替傳統算法，完成撻皮一致性預處理，實現通用模型的共用。
■ 提升檢測效率，減少對人工的依賴，保證撻皮質量的穩定性和一致性。
■ 可以及時發現撻皮是否存在黑點、破損、起泡、異物等問題，幫助企業減少客戶投訴
■ 采用健松智能專利拾取技術。

方案特點
■ 可辨識復雜瑕疵：滿足產線在高速生產下的瑕疵檢測；
■ 提高檢測準確率：AI自主學習，精確識別并定義幾十種以上的瑕疵種類；
■ 提高檢測準確率：持續搜集瑕疵樣本，不斷自主迭代，提升檢測效率；
■ 通用大模型： 建立瑕疵數據庫，進行瑕疵類別精確標注，積累通用大模型；