方案概述

在生產(chǎn)過程中，使用視覺算法對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)時(shí)質(zhì)檢，精準(zhǔn)測量產(chǎn)品參數(shù)、快速找出產(chǎn)品異常，聯(lián)動(dòng)控制設(shè)備在線自動(dòng)調(diào)整產(chǎn)線，大幅度提升產(chǎn)品合格率，并且充分降低過程管理的勞動(dòng)強(qiáng)度。推動(dòng)企業(yè)建設(shè)無人工廠、黑燈工廠等先進(jìn)示范生產(chǎn)線。例如在橡膠輪胎行業(yè)中實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的外觀檢測、氣泡檢查、X光病象檢查。

在壓延產(chǎn)線中基于視覺算法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測簾布密度，控制設(shè)備在線自動(dòng)調(diào)整擴(kuò)邊擴(kuò)布，簾布EPI合格率提升至99.5%，過程管理勞動(dòng)強(qiáng)度降低60%。

在壓出產(chǎn)線中，視覺自動(dòng)檢測胎面型線、溫度及實(shí)時(shí)米重，實(shí)現(xiàn)工藝和設(shè)備參數(shù)的自適應(yīng)自學(xué)習(xí)功能，最優(yōu)工藝和設(shè)備控制參數(shù)自動(dòng)下傳設(shè)備，達(dá)到設(shè)備一鍵啟動(dòng)，過程能力PP值提升至1.67以上。

業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)

1.數(shù)據(jù)不足與不平衡：罕見缺陷樣本稀缺，導(dǎo)致模型難以識(shí)別異常。

2.標(biāo)注成本高：依賴專家標(biāo)注缺陷，耗時(shí)且成本高。

3.數(shù)據(jù)多樣性不足：不同產(chǎn)線、光照、材料導(dǎo)致數(shù)據(jù)分布差異。

4.高吞吐量需求：高速產(chǎn)線要求毫秒級(jí)響應(yīng)（如每分鐘數(shù)百件檢測）。

5.硬件成本高：高性能GPU/TPU部署成本難以承受。

方案優(yōu)勢

1.超越人眼極限：AI可檢測微米級(jí)缺陷（如芯片焊點(diǎn)裂紋、屏幕像素點(diǎn)異常），尤其擅長識(shí)別肉眼難以察覺的紋理、色差或微小變形。

2.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：結(jié)合可見光、X射線、超聲波、熱成像等多傳感器數(shù)據(jù)，綜合判斷復(fù)雜缺陷（如內(nèi)部結(jié)構(gòu)損傷）。

3.動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)能力：通過持續(xù)迭代模型，AI可識(shí)別新型缺陷（如新材料應(yīng)用后的未知缺陷模式）。

4.高速處理能力：AI模型可并行處理多路攝像頭數(shù)據(jù)，支持每分鐘數(shù)千件產(chǎn)品的實(shí)時(shí)檢測（如飲料瓶裝產(chǎn)線）。

5.7×24小時(shí)無間斷作業(yè)：避免人工疲勞導(dǎo)致的漏檢率波動(dòng)，穩(wěn)定保持檢測一致性。

6.縮短檢測周期：傳統(tǒng)需要數(shù)小時(shí)的復(fù)雜檢測（如CT掃描分析）可壓縮至分鐘級(jí)。

7.人力成本削減：減少對(duì)高技能質(zhì)檢人員的依賴，尤其在高危環(huán)境（如高溫、輻射場景）中價(jià)值顯著。