基于AI的轮毂型号识别系统

行业背景

由于汽车行业的蓬勃发展，轮毂出货量日益增加，轮毂分类需求随之扩大，但传统的人工分类方式因易受疲劳、分心等主观因素影响，存在分类准确率低、生产成本高等问题，轮毂检测自动化的需求愈加迫切。

针对上述现状，X-SIGHET推出了基于AI识别的轮毂分类系统，创新性地引入深度学习算法，不仅能识别上千类结构相近、特征复杂轮毂的型号，而且能定位气门芯角度从而实现轮毂动平衡，识别准确率高达99%，助力产业实现智能化升级。

检测原理   

全新的基于AI识别的轮毂分类方案主要由图像采集系统、网络识别分类系统组成。当轮毂被送至设定视野时，线扫相机获取触发信号进行图像采集并将此图像送至由训练端、推理端组成的网络识别系统，先后进行云端训练与推理部署，利用CNN等算法对样本特征进行采样、提取、训练，同时实现轮毂型号分类及气门芯角度定位。

系统拓扑

方案优势

1、更加节约成本

采用云端服务器训练样本特征，为用户省去AI技术在GPU上的运行成本的同时，支持一拖四配置，每台PC支持4个AI线程并行。

2、实时推理，速度快

模型采用CPU推理加速，搭载核显推理速度可达67fps，样本平均训练耗时75ms，检测速度可达20张/s，为AI落地提供高精度、实时性的检测方案。

3、可拓展性强

支持AI集成化，提供离线自训练，客户可自行根据模板学习新样本，训练类别数支持100+类，样本数量支持1000+张。

4、适应性强

样本满足一半视野特征即可完成精确分类，算法鲁棒性优越，保证系统在工业现场提供稳定的分类识别能力，可支持自然光源识别。

现场应用