利用人工智能（AI）技术和计算机视觉技术，对加工流水线上的各个工位进行自动化监测，确保工件组装流程的正确性和完整性。该项目的核心目标是通过AI算法对摄像头捕获的图像或视频进行分析，实时检测重要加工动作是否执行、顺序是否正确，以及关键零件（如螺丝、垫片等）是否正确安装。通过自动化检测，项目能够显著提高生产效率，降低人工检测的成本和误差率，广泛应用于汽车制造、电子产品组装、机械制造等领域
针对加工流水线的各个工位针对不同的工件组装流程进行检测，主要检测重要加工动作是否执行，顺序是否正确，加工位置的零件比如螺丝是否正确安装
1.图像采集与预处理：
使用高分辨率摄像头捕获流水线上各个工位的图像或视频流。
对图像进行预处理，包括去噪、增强、对比度调整等，以提高后续分析的准确性。
2.工艺动作检测：
利用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）对图像进行分析，识别每个工位的加工动作是否执行。
支持对加工顺序的检测，确保工艺流程的正确性。
3.零件安装检测：
检测关键零件（如螺丝、垫片等）是否正确安装。
支持多种零件的检测，能够适应不同形状、大小的零件。
4.实时监测与反馈：
实现实时监测，能够在生产线上即时发现工艺问题并反馈给控制系统。
支持自动报警功能，当检测到工艺错误或零件漏装时，系统会自动停止生产线或标记问题产品。
5.数据管理与分析：
记录检测结果，生成详细的检测报告，包括工艺错误、零件漏装等信息。
提供数据分析功能，帮助企业优化生产流程，减少工艺错误率。
6.自适应学习与优化：
系统能够通过持续学习新的样本，不断优化检测模型，提高检测精度。
支持不同产品和生产线的定制化检测需求，适应多样化的生产环境。
AI-形态监测-工艺检测是一种结合了人工智能和计算机视觉技术的先进监测方法，主要用于加工流水线上的工艺检测。其核心原理是通过摄像头捕获流水线上的图像或视频流，然后利用AI算法对图像进行分析，识别加工动作和零件安装情况，确保工艺流程的正确性和完整性。
1. 计算机视觉技术：
摄像头能够实时捕获高分辨率图像或视频流，适合用于监测流水线上的工艺动作和零件安装。
通过图像处理技术，系统能够在复杂背景中准确识别目标对象。
2. AI算法：
深度学习模型：通过训练卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，系统能够自动学习工艺动作和零件特征，并在新图像中识别是否正确执行。
目标检测：利用目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN）快速识别零件的位置和类别，如螺丝、垫片等。
动作识别：通过动作识别技术（如3D CNN、LSTM）分析工位的加工动作，判断是否按顺序执行。
3. 应用场景：
汽车制造：用于检测汽车装配线上的工艺动作和零件安装，如螺丝、垫片等。
电子产品组装：检测电路板、芯片等电子元件的装配工艺。
机械制造：检测机械设备装配过程中的工艺动作和零件安装。
4. 优势：
高精度：AI算法能够准确识别复杂的工艺动作和零件安装，减少误检率和漏检率。
实时性：系统能够实时监测并反馈结果，适用于动态生产线。
自动化：减少人工巡检的成本，提高监测效率。
可扩展性：系统能够适应不同产品和生产线的检测需求，具有较强的灵活性。
