背景

隨著人工智能浪潮的涌起，智能技術(shù)與制造業(yè)的交融日益緊密，智能化成為現(xiàn)代制造業(yè)不可或缺的核心競爭力。傳統(tǒng)制造業(yè)與智能制造業(yè)在生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量等方面的巨大差異，正促使傳統(tǒng)制造業(yè)積極擁抱智能化變革，以縮小發(fā)展鴻溝。

智慧工廠機器視覺缺陷檢測，是基于先進傳感技術(shù)、圖像處理算法及智能決策技術(shù)的綜合性自動化質(zhì)檢系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過實時監(jiān)控和自動檢測，大幅提高質(zhì)檢效率，減少人為誤差，確保產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定與可靠。在高速、大規(guī)模的工廠生產(chǎn)線中，其應(yīng)用為企業(yè)的精益生產(chǎn)和成本控制帶來了革命性的變革。

行業(yè)痛點

（1）高成本的人工檢測：

傳統(tǒng)的人工檢測方式不僅效率低下，而且容易出錯。同時，企業(yè)需要雇傭大量質(zhì)檢人員，增加了人力資源成本。隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴大，這一成本問題愈發(fā)凸顯。

（2）復(fù)雜環(huán)境下的檢測成本增加：

在復(fù)雜環(huán)境下，如光線變化、背景干擾等，人工檢測的難度和成本進一步上升。企業(yè)需要投入更多資源來應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，導(dǎo)致整體運營成本增加。

（3）缺陷標準更新帶來的成本挑戰(zhàn)：

隨著市場需求的不斷變化，產(chǎn)品缺陷標準也在不斷更新。企業(yè)需要不斷調(diào)整質(zhì)檢流程和標準，以適應(yīng)新的市場需求。這不僅增加了質(zhì)檢工作的復(fù)雜性，還可能導(dǎo)致額外的培訓(xùn)和設(shè)備更新成本。

方案介紹

萬物縱橫針對上述痛點，創(chuàng)新研發(fā)了基于“傳統(tǒng)機器視覺+深度學(xué)習(xí)”的AI機器視覺平臺。該平臺通過自動化、智能化的檢測方式，大幅降低了企業(yè)質(zhì)檢成本，提高了檢測效率和準確性。

在實際應(yīng)用中，使用AI邊緣計算盒子與生產(chǎn)線的監(jiān)控攝像頭等硬件設(shè)備深度集成，實現(xiàn)全流程自動化管理和控制，通過邊緣盒子智能分析，結(jié)果推送機器視覺平臺處理，自動識別和定位產(chǎn)品缺陷，并將結(jié)果實時反饋給生產(chǎn)線，以便及時調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)或進行產(chǎn)品修復(fù)。

功能應(yīng)用

1. 精準尺寸與形狀測量：

AI機器視覺平臺運用先進的圖像處理技術(shù)，能夠自動且精確地測量產(chǎn)品的各項尺寸與形狀參數(shù)，如長度、寬度、高度及角度等。這不僅極大地提升了生產(chǎn)效率，還顯著減少了人工測量可能帶來的誤差，確保了產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定可靠。

2. 表面缺陷精準檢測：

在制造過程中，產(chǎn)品表面可能出現(xiàn)的各類缺陷，如劃痕、氣泡、裂紋等，是質(zhì)量控制的重要環(huán)節(jié)。AI機器視覺平臺能夠?qū)@些缺陷進行快速且準確的識別，一旦發(fā)現(xiàn)缺陷，立即報警，從而確保每一件產(chǎn)品都符合質(zhì)量標準。

3. 零件智能識別與分類：

AI機器視覺檢測平臺具有強大的零件識別能力，它能夠根據(jù)零件的形狀、顏色、紋理等特征進行自動識別和分類。這極大地提高了零件篩選的準確性和效率，為后續(xù)的制造流程提供了堅實的基礎(chǔ)。

4. 裝配線實時監(jiān)控：

裝配線上的每一步操作都至關(guān)重要。AI機器視覺檢測平臺能夠?qū)崟r監(jiān)控裝配過程，一旦發(fā)現(xiàn)裝配錯誤或質(zhì)量問題，立即發(fā)出警報并提示工人進行調(diào)整。這種實時監(jiān)控的方式不僅提高了裝配效率，還有效確保了裝配質(zhì)量。