用于汽車，航空航天，醫(yī)療和消費類電子產(chǎn)品的成千上萬個組件和產(chǎn)品對表面質(zhì)量有特殊要求。從化妝品的角度來看，某種事物對顧客的出現(xiàn)或感覺會影響其價值和整體質(zhì)量，從而影響消費者對品牌，聲譽(yù)和質(zhì)量的感知方式。許多組件在功能上還依賴于表面的質(zhì)量。缺陷會影響性能和可靠性，例如噴氣發(fā)動機(jī)機(jī)翼上的刮擦可能會導(dǎo)致表面破裂并最終導(dǎo)致發(fā)動機(jī)故障。

常規(guī)外觀檢查?

在大多數(shù)行業(yè)中仍需手動完成，對制造零件進(jìn)行常規(guī)人工視覺檢查的結(jié)果變化很大。這不僅僅是觀察和快速決策。它需要時間，物質(zhì)知識和經(jīng)驗，保持警惕并了解要尋找的特征。此質(zhì)量檢查過程前后不一致，不易于維護(hù)，因此需要較高的準(zhǔn)確性和閉環(huán)可追溯性。

自動化選項?

如今，一些自動化技術(shù)使用視覺掃描技術(shù)捕獲并確定表面質(zhì)量。但是，當(dāng)涉及到不同的飾面，顏色和復(fù)雜的零件形狀時，性能通常是不可靠的。施努卡現(xiàn)在可以檢查復(fù)雜的幾何形狀，尤其是與任何表面光潔度（包括高反射性表面）結(jié)合使用時。這種結(jié)合提供了可靠，一致的視覺缺陷檢查，可將其集成到現(xiàn)有工作流程中，從而實現(xiàn)過程反饋并防止有缺陷的零件到達(dá)客戶手中。

機(jī)器學(xué)習(xí)?

機(jī)器學(xué)習(xí)利用計算機(jī)算法和統(tǒng)計模型來執(zhí)行特定任務(wù)，而無需使用明確的指令，而是依靠模式和推理。作為人工智能的子集，蔡司SurfMax在其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用此科學(xué)技術(shù)來實時可靠，準(zhǔn)確地分類缺陷。

施努卡用于可靠的高速視覺缺陷檢測。通過內(nèi)部開發(fā)的算法，將基于折光法的高分辨率蔡司光學(xué)傳感器與機(jī)器學(xué)習(xí)完美結(jié)合

在線檢查??

施努卡解決了對具有相對均勻橫截面的棱柱形零件（例如工業(yè)組件和消費電子組件）進(jìn)行快速，準(zhǔn)確的目視檢查的需求。施努卡VisionMAX平臺操作簡單，自動化。

自動機(jī)械手處理可在檢查通道內(nèi)實現(xiàn)一致且優(yōu)化的零件對準(zhǔn)，從而進(jìn)行準(zhǔn)確且可重復(fù)的檢查。