方案概述


    工业AI质检解决方案是运用人工智能模型训练与图像推理技术,解决制造企业端到端的生产成品缺陷自动监测的AI创新应用。模型训练基于产线输入的样本数据,进行数据集创建、数据标注、模型训练、模型评估等一系列活动,将符合高精度要求的模型文件发布到图形推理?。图像推理?槭褂媚P脱盗贩⒉嫉哪P鸵约霸ぶ玫腁I推理算法,针对产线工业相机获取的原始图片进行推理分析,完成产品的自动检测。该方案具有强算力、低延时、抗干扰、自学习等特性。随着缺陷库的完善,检测精度会持续提升,它将成为工业质量检测的理想技术。



    方案优势


    聚合行业知识

    凝聚JPAI20+工业行业经验,聚焦质检业务,质检精度高标准,多类产品高效训练

    实现专业领域行业知识沉淀,构造循环优化的算法模型


    端到端高性价比

    提供AI部署、运维、迭代升级一系列服务

    实现生产制造现场端到端的软硬一体化解决方案


    智能化操作运维

    成熟场景开箱即用

    小样本训练,2小时完成模型迭代,新产品型号快速上线

    图形界面操作,零代码,无需专业AI人员换型,赋能企业自主运维


    相比人工质检优势显著

    人工抽检全量占比低,AI质检覆盖率100%

    人工质检问题难追踪定位,AI质检快速锁定缺陷目标

    人工质检效率低,同成本下AI质检效率是人的10倍

    人工质检风险预警滞后,AI实时质检,实时推送

    人工质检受主观因素影响,AI质检自定义质检模板,避免主观差错



    典型能力



    工业OCR:对制造构成中涉及的字符信息进行识别,包括数字、字母字符串内容识别,支撑典型字符工艺(印刷、镭雕),支持标准字库以及自定义字库的数据采集、标注、训练、识别应用。


    异物检测:对制造过程组装过程中可能引入的确定种类的冗余物体检测,如组装过程中涉及的器件,以任意的姿态和位置出现在非组装位置形成冗余异物。


    器件错漏反检测:对工业生产过程中各类器件组装的种类位置错误、器件缺失、角度姿态反装进行检测。典型工艺对象包括导热垫、螺钉、标签、PCB器件、插件、压接件等。


    胶体检测:对制造过程的点胶工艺,判断胶体面积,支持非规则形态的胶体区域提。视禾逵虢峁辜对比度差异、不同材质胶体的成像差异,通过准确提取胶体区域并计算面积,匹配点胶工艺参数。



    核心价值





    服务项目


    某头部家电制造企业

    该企业面向全球几乎所有国家生产冰柜,各国技术标准、外观要求等差异较多,混流生产模式不可避免。总装环节的混流生产模式给质量控制带来极大挑战,应用AI质检后实现了质检的自动化和高准确率,降低混流生产带来的质量控制风险,检出率和正确率均>99%。


    某新能源汽车制造企业

    该企业需要对新能源车辆电池托盘等大尺寸、高精度部件进行检测,需检测部件存在上千个尺寸测量点位,传统检测方式单个托盘需要6小时检完,因此无法做到全检,后续质量事故带来大量?睢Mü鼳I测量专机可实现1000个以上点位同步检测,单个托盘仅需60s即可检完,因此可实现质量全检,降低质量损失。

    热线

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