电子烟配件外观六面尺寸瑕疵检测设备
电子烟作为取代香烟的电子产品，在欧美市场几乎是烟友人手一杆，在国内也是深受烟友们的青睐。在某一方面，随着人们对身体健康的逐渐关注，电子烟成为了卷烟的代替品是必然选择，部分企业产品质量远超其他电子烟的外形制作工艺逐步完善，质量检验问题是电子烟加工业的务必关注的问题。目前人工目检已难以解决电子烟、生产量大、高效、高精度的检验标准，视觉检测设备可以对电子烟的变形、喷涂、凹陷、划伤、色差、脏污、字符喷码模糊不清、配件漏错装；电子烟行业借助强大机器视觉慧眼来完成外观检测任务。
六面外观检测设备，使用简单、操作便捷、换款检测方便，检测设备通过机器视觉代替肉眼来对所需产品进行测量和检测。机器视觉产品将被CCD工业相机摄取图像视觉采集并转换成图像信号，传送到专门的图像分析处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；针对某个特定的场景，进行感知、计算，将目标物的位置、尺度、内容等信息给到更外层的系统，从而完成某个工位的特定任务（如：抓取放置、贴合、检测等），图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而判断电子烟质量检测是否合格，AI系统会释放输出OK或者NG信号，指导设备进行下料分类，自动剔除不良品；每次检测数据存于数据库，用户可实时查看分析检测数据。
机器视
觉通过使用AI深度学习检测技术，通过非接触式检测，精确地呈现电子烟轮廓尺寸、各类外观缺陷尺寸等重要信息，深度学习算法在图像分类、语义分割、目标检测、显著性检测等任务上取得了很高的准确率 ,及时发现电子烟缺陷，有效剔除不合格产品，突破人工检测等各种检测局限，更能满足现代化生产制造的要求，保证产品出货质量，提高生产效率。视觉检测是结合生产工艺来优化生产，与工厂生产工艺强相关，另外基于 AI 的视觉算法，数据量越大，检测效果越好。深度学习的通用性不仅仅是能够替代很多传统缺陷检测算法，还在于能够满足很多传统缺陷检测算法难以实现的检测需求。经过大量的实践发现，传统算法更加擅长于对比度更高、和背景色彩区分度大或者形状特征更加容易描述的缺陷。对于对比度较低、和背景色彩接近以及形状特征复杂难以清晰描述的缺陷，传统算法几乎是无能为力的，但有时这种缺陷又涵盖全部检测项目，满足所有测试目标、检测指标，同时实现全自动测试，测试项目 100% 替代人工完成，每月可节约 45 人天，测试时间降为原先的 78%，基于 AI 技术使得缺陷误报率在 4.7% 以下，实现高效、精确机器视觉检测。
