AI-缺陷检测

识别有无、划痕、毛刺、锈蚀、气孔、裂纹、变形、磨损、尺寸偏差、表面粗糙度不良等缺陷

AI-缺陷检测

基于人工智能的实时工艺合规性监测系统,通过融合机器视觉、深度学习和工业物联网(IIoT)技术,对生产流程中的工艺顺序、装配动作和工件安装进行智能化监控,确保制造过程严格遵循标准作业规范(SOP)。

核心技术点

工艺顺序合规性检测

(1) 时序动作分析:采用LSTM+3D CNN模型,实时分析操作员动作序列或设备运行 步骤,识别跳步、倒序等工艺顺序错误。
(2) 关键工位触发验证:通过结合视觉定位,验证工序触发逻辑(如"未涂胶即装配" 等违规操作)。

装配质量实时判定

(1) 错装/漏装检测:通过YOLOv8+ResNet分类模型,比对BOM表与实时图像, 精准识别型号/规格不符的工件(如错装螺丝、漏装垫片);
(2) 位置精度验证:采用亚像素边缘检测技术,判定工件安装位置偏差(±0.1mm), 自动标定超出公差范围的装配件;
(3) 时序逻辑监控:基于视频分析(3D CNN),严格校验装配动作顺序(如"未 打胶先扣盖"等违规操作),实时触发报警。
(4) 误工件拦截:基于ResNet50分类模型,对比BOM表实时识别错装/混料(如不 同型号螺丝、方向反的零件)
(5) 工件状态监测:创新性融合热成像视觉与深度学习,实时分析焊接熔池形态、温度场分布,智能判定焊接质量(如虚焊、过熔);通过高帧率红外相机(熔池相机)捕捉熔融状态变化,实时监测焊接过程;

合作流程

Cooperation process

咨询服务

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