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将人工智能引入消耗性原材料的质量检测

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 Introduction of AI to Quality Inspection of Consumable Raw Material - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 计算机视觉软件
适用行业
  • 汽车
适用功能
  • 离散制造
用例
  • 物体检测
服务
  • 软件设计与工程服务
挑战

过去,检查人员需要目视检测很少混入流下生产线的原材料(植物)中的微小异物。

挑战是:

1. 检测人员肉眼难以检测- 检测人员需要目视检查小至 1mm 的异物,因此很难检测到。

2. 现有的检测设备无法解决问题——除了异物是微观的,原材料和异物都有多种类型和颜色,形状不定,因此基于规则的图像检测系统可以不处理它们。

3. 每家工厂和生产线的不同条件- 客户有多个工厂和生产线,每个工厂和生产线的异物类型不同,输送速度不同,检验员技能不同。

解决方案

为了解决上述问题,公司通过引入安装在生产线上的固定摄像头和AI算法来判断产品的好坏,实现了高质量的无人化检测。

运营影响
  • [Process Optimization - Real Time Monitoring]

    Automation of foreign material detection. AI enables inspection quality equivalent to that of highly skilled workers.

  • [Efficiency Improvement - Operation]

    Compatible with multiple types of raw materials and foreign substances. By learning from AI, the company is able to support the detection of multiple types of raw materials and foreign substances.

  • [Product Improvement - Scalability]

    The customer can respond to other plants/lines with different conditions by himself. The company has introduced a system that enables the customer to respond to other lines with different types of foreign materials and different conveyor speeds.

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