而機器視覺克服了人工質檢的局限,已逐漸在制造業(yè)質量檢測中廣泛采用,助力工業(yè)智能制造質量把控。

    
01 識微知著,問題無所遁形


    機器視覺智能檢測算法,圍繞工廠生產工藝流程,提供人員、物料、工序的圖像識別、預警和聯動系統(tǒng),通過安裝在工廠作業(yè)現場的視覺采集模塊,實現對人員、設備、原料、環(huán)境的全方位實時監(jiān)督,廠間瑕疵一目了然。一旦發(fā)現問題還將立即觸發(fā)預警響應,真正做到事前預警,事中常態(tài)檢測,事后規(guī)范管理,有效實現找出問題,保障生產的目標。


02 差異分析,實現自動化檢測


    隨著汽車加工工藝技術的提升以及模塊化趨勢的呈現,如今的汽車除了具備更強大的功能外,也在不斷為消費者提供各種個性化的選擇,如車內飾的組合變化上。在當前的業(yè)務流程中,車輛內飾是否按照生產工單的需求完成,是通過人工的方式進行核對和確認的,車輛內飾風格包括儀表板總成,副儀表總成,方向盤總成,頂棚總成,地板總成等等,人工檢測的弊端在于需要檢測的細分項多,從而造成了較大的工作量,耗時長,效率低。

    

    機器視覺智能檢測系統(tǒng)通過后臺分析模塊捕獲所有待檢測部件的圖像,通過關鍵幀檢測與部件匹配算法實現產線不停頓檢測,每種內飾自動通過MES導入車輛工單數據,完成所有內飾總成的配色檢測,確保顏色符合工單所配數據。該系統(tǒng)可以極大程度地替代原有的人工目檢,實現車輛生產的自動化檢測。


03 風險防控,保障安全生產


    機器視覺,它能夠用來監(jiān)控生產設備或重要零部件,當設備被觀測到發(fā)生一定的問題,如形狀、顏色異常等,動作決策模塊就能自動告警,提醒相關人員進行設備或零件的更換,在某些HSE要求較高的應用場景中,相比起原有的人工目檢要更為高效及安全。


    目前,機器視覺在非接觸在線檢測、工業(yè)圖像采集處理及實時監(jiān)控等方面得到了廣泛的應用。機器視覺,提高工藝實時性與準確性,預防問題發(fā)生、優(yōu)化工藝流程,從而切切實實地以“智”賦能,把好品質“大門”。


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