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产品组装后的防错检查

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 Error Proofing Inspection after Product Assembly - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 计算机视觉软件
  • 分析与建模 - 机器学习
适用行业
  • 汽车
适用功能
  • 离散制造
  • 质量保证
用例
  • 计算机视觉
服务
  • 系统集成
挑战

在汽车主机厂的总装车间,汽车生产的最后一道工序仍然需要依靠大量的人力来组装车身。对于车灯检测现场,由于混产检测,检测人员完全依靠经验对模型进行检测。此外,由于流水线上光线干扰严重,检测人员还需要避免外部光源对车灯检测的干扰,检测周期短,对车辆检测速度也有较高要求。检查员。

目前,传统人工质检面临质量、特殊场景响应、信息整合等问题:

1 质量:在人工质检中,需要有经验的质检人员根据20+种车型,准确了解哪些零件配备哪些车型。对人的体验要求高,新员工对模型不熟悉。错过检查会有问题。

2 在强光源长时间照射的情况下,需要做好相关的人体防护,防止眼睛长时间暴露在光源下。

3 信息整合:目前无法对模型和灯具的材质进行匹配,材质偏差无法追溯。

解决方案

5G+AI质检解决方案,融合AI深度视觉检测技术和5G通信技术,根据MES系统BOM数据自动识别不同机型。

数量效益
  • The detection is automatically completed within 8s, and the detection accuracy rate is 99%+. At the same time, the corresponding process data is stored and can be traced based on the vehicle model.

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