作为生活中是最为常见的清洁用品之一，牙刷的好坏，常常是由刷毛决议的。而牙刷在自动化消费过程中，由于毛刷植入、切毛、打磨都是由机械统一来完成的，刷孔中不可防止的会呈现稀毛，掉洞，毛偏，长毛，卷毛，毛型切偏，毛撕裂等各种各样的缺陷。在出厂检测时这些缺陷会直接招致产质量量不过关，降低企业消费合格率，所以这些缺陷的检出尤为重要.目前，牙刷刷毛越来越趋向于毛束多、毛束密、毛束细、毛束软的方向开展，而在消费制造过程中稀毛、掉洞等缺陷需求检测精度小于1mm，以往人工检测曾经无法满足高效化消费检测。稀毛检测时，固然技术请求是7根，但实践验收时是2-3根就需求判别出不合格，并且稀毛和合格产品的辨识度不高，外表很不规则。缺陷位置不固定，空间环境也不允许架设多个光源。
作为生活中是最为常见的清洁用品之一，牙刷的好坏，常常是由刷毛决议的。而牙刷在自动化消费过程中，由于毛刷植入、切毛、打磨都是由机械统一来完成的，刷孔中不可防止的会呈现稀毛，掉洞，毛偏，长毛，卷毛，毛型切偏，毛撕裂等各种各样的缺陷。在出厂检测时这些缺陷会直接招致产质量量不过关，降低企业消费合格率，所以这些缺陷的检出尤为重要.目前，牙刷刷毛越来越趋向于毛束多、毛束密、毛束细、毛束软的方向开展，而在消费制造过程中稀毛、掉洞等缺陷需求检测精度小于1mm，以往人工检测曾经无法满足高效化消费检测。稀毛检测时，固然技术请求是7根，但实践验收时是2-3根就需求判别出不合格，并且稀毛和合格产品的辨识度不高，外表很不规则。缺陷位置不固定，空间环境也不允许架设多个光源。
检验项目1.掉洞。2.铜片外漏3.稀毛4.长毛5.偏毛6.卷毛7.毛型切偏8.毛撕裂
依据牙刷消费协作企业提出的刷毛视觉检测需求，推出了牙刷刷毛智能视觉检测处理计划。该计划在VisionBank人工智能视觉系统根底上开发，经过游程掩摸（算法学习）等技术，完成对不良品快速精准检测。
客户寻觅了国内外多家机器视觉范畴中的知名品牌，在牙刷植毛测试中均未能到达检测请求。经过屡次和客户的沟通、现场测试以及技术开发，牙刷刷毛智能视觉检测处理计划胜利地满足了检测精度小于0.1mm，漏检率低于0.2%，误检率少于4%的请求。
在项目托付环节，我们对500个产品停止测试检测，检出率和误检率均到达客户的验收请求，并且检测精度从客户请求的0.1mm进步到0.05mm。2020年由于前半年疫情影响，固然使众多制造业企业遭到影响，但也加快了制造业企业智能化消费改造进程。