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【汽车装配产线AI工业检测案例】打造“0”缺陷!磅旗科技助力汽车制造质检效率翻番
来源:磅旗科技 | 作者:磅旗科技 | 发布时间: 147天前 | 678 次浏览 | 分享到:
数据反馈与存储:客户根据质检结果,及时调整生产工艺,优化质量管理,持续提升产品质量。同时,所有检测数据实时存储,方便后续分析和生产优化使用。

磅旗科技作为全栈式智能制造AI数字化解决方案商,聚焦工业数字化、智能化技术领域,以智能制造无人工厂为目标场景,推出“AI仿真、AI数字孪生、AI智能排程、企业级无人工厂数字中台系统LDS、多品类机器人混合调度ADS”等领先产品方案,满足企业设备生产及售后智能化、产线数智化需求,帮助企业实现数字工厂、产线数字化、线边数字化、仓储数字化、园区驾驶无人化等全场景全流程数智化转型升级。

随着机器视觉技术和深度学习算法的飞速发展,近年来AI工业检测方案开始被广泛应用于生产制造过程,其以高精度、高效率和实时性的优势,正在逐渐改变制造业的质量控制方式。

AI工业检测是利用基于深度学习、大模型等AI技术的视觉检测技术,在工业生产过程中对产品图像进行视觉检测,从而帮助发现和消除缺陷。通过大模型技术,行业用户可以实现对产品质量问题的实时预测和处理,提高产品质量的检测效率。

国家十四五规划中指出,到2025年将建立适应高质量发展需要的检验检测体系,实现支撑国民经济与社会发展的检测能力显著增强、行业规范运行水平和社会公信力明显提升的相关要求,促进检验检测产业高质量健康发展。

目前,汽车制造、动力电池和3C产品等是工业检测应用的重要领域。而在装备制造、有色金属、轻工消费等新兴行业和场景,AI工业检测的需求也愈发强烈,其市场渗透率正不断提升,呈现出巨大的潜在发展空间。

作为全栈式智能制造数智化先锋,磅旗科技不断在经验丰富、沉淀深厚的细分行业和场景进行深度挖掘,利用自身优势,基于机器视觉、深度学习、云计算等前沿技术,率先推出了AI视觉识别高精度检测方案,助力多个细分行业实现质检革新。

【传统工业检测痛点】效率、准确率低

当前,传统的工业质量检验方式面临的瓶颈主要体现在以下几个方面:

传统工业检测痛点

1、低效的检测效率:传统人工质检效率较低,难以满足高速生产线的需求,容易导致生产瓶颈,影响生产效率。

2、检测准确度不足:在高精度要求的行业,工业缺陷检测普遍面临复杂的缺陷类型和形态,人工质检容易受到疲劳、经验不足等因素的影响,产生漏检和误检,影响产品质量。

3、人工成本高昂:大规模生产中,人工质检需要大量的劳动力投入,同时人工检测失误也会导致返工或产品召回,进一步增加成本。

4、质量不稳定:因人工质检存在的不确定性,产品质量难以保证,导致品牌声誉受损。

5、缺乏数据支持的质量改进:传统质检方式难以实时收集和分析质检数据,导致企业难以准确发现生产中的质量问题,无法有效进行质量改进和优化。

6、应对柔性制造的挑战:随着制造业向柔性制造转型,产品种类和生产线变动频繁,传统质检方式难以快速适应和调整,无法满足多样化和个性化的生产需求。


凭借强大的技术研发能力和不断积累的行业经验,磅旗科技洞察市场趋势,紧抓发展机遇,积极进行上下游延伸,持续聚焦AI数字化赋能工业检测,并已先后在汽车、3C电子、医药、新能源等行业取得突破。

磅旗科技推出的AI视觉识别高精度检测方案,基于自主研发的AI数字化训练平台,可根据工业产品缺陷检测需求量身定制AI算法模型,结合计算机视觉技术及高精度检测算法,通过对检测对象建立精准的视觉模型,实现毫秒级的实时检测,能够对产品的各类缺陷进行准确识别与分辨,为客户提供精准数字化反馈,提升质检效率、降低漏检率,完成更有效、更准确、更智能的工业质检。

【案例分享】助力头部车企实现高精度检测

项目概况

某头部新能源汽车企业旗下某工厂装配线在车身件尺寸/形位、外观等方面的检测体系存在稳定性不高、标准难一致和难以数字化追溯等问题,直接影响到质检效率。

通过与该企业深入沟通,磅旗科技详细了解其质检需求和现存痛点,确定检测对象和具体要求,为该企业量身定制了AI视觉识别高精度检测解决方案,具体应用过程如下:

1、数据采集与标注:磅旗科技通过收集大量样本数据,并对这些数据进行标注,分类出漏焊、焊渣、缩孔和颗粒等多种车身件常见缺陷类型,随后利用自主研发的AI数字化训练平台,结合深度学习算法和计算机视觉技术,针对客户需求定制AI算法模型。

2、模型验证与优化:通过不断的验证和优化,确保AI模型在实际生产环境中的高准确度和稳定性。将经过验证的AI质检系统集成到客户的生产线上,实现与现有生产系统的无缝对接。

3、作业流程:质检系统通过工业视觉+AI技术捕捉产品图像并进行全量实时数据分析,随后利用定制的AI算法模型识别和分类工件上的各种缺陷,识别零部件是否装配到位,涂胶、喷漆、焊接等是否有遗漏、瑕疵,并通过3D模型映射显示将检测结果输出,包括缺陷位置、类型和严重程度,最终生成质检报告。


4、数据反馈与存储:客户根据质检结果,及时调整生产工艺,优化质量管理,持续提升产品质量。同时,所有检测数据实时存储,方便后续分析和生产优化使用。

实现效果与价值

通过磅旗科技的AI工业检测解决方案,该新能源车企成功实现了质检效率和精度的双重提升,生产效率和产品质量显著提高,具体表现在:

1、提高检测效率:实现了全自动化的7*24h连续工作,单个工件的检测时间从原来的20秒缩短至10秒,质检速度较之前提升了50%,且每个工件都经过高精度检测。

2、提高检测准确度:磅旗AI质检系统具备高精度和高可靠性,漏检率降低至0.01%,误检率降低至1%,显著提升了产品质量。

3、降低人力成本:质检人员减少至10名,降低了70%的人工成本,同时避免了因人工检测失误导致的返工和产品召回。

4、提升数据利用:实时收集和分析质检数据,发现生产过程中质量问题,提供改进建议,优化生产流程,减少了20%的生产缺陷率。

在与上述客户的合作中,磅旗的AI视觉识别高精度检测方案帮助企业生产提高了质检效率、降低了人力成本,也推动了该客户在产业链生产中的多维度升级。同时,磅旗科技还通过与客户深度合作,进行生产、供应链等全场景全流域的紧密衔接,不断助力汽车产业发展。

截至目前,磅旗科技已服务国内外多家制造业头部企业,覆盖包括宁德时代、宁德新能源、亿纬锂能、蜂巢能源、远景动力、欣旺达、东阳光、广药、国药、顺丰DHL、沃尔玛等行业头部客户,全球落地项目超过300+。


展望未来,磅旗科技将不断深化AI人工智能、大数据分析、数字化无人化等领域的技术研究和创新,推出更加智能高效的数字化无人工厂解决方案,助力客户实现生产过程的数字化转型和升级,为客户创造更大的价值。



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