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案例頻道★蘇州凌犀物聯網技術有限公司
1 行業痛點
關于質檢，經市場調查和研究，發現電子行業的質檢，面臨著如下幾類難點和痛點：
（1）產品多樣性，無法統一檢測方式
電子產品種類繁多，每種產品都有不同的外觀、尺寸、功能特性等，這導致傳統的人工檢查方式無法滿足生產需求。因此，如何實現對各種電子產品進行快速、準確的質量檢測成為了一項挑戰。
（2）檢測精度要求高，漏判誤判多
電子產品質量要求非常高，其中一些關鍵參數的檢測需要達到極高的精度。傳統的人工檢查方式可能會因為人為誤差而漏檢或誤判，可能導致產品出現問題。
（3）傳統檢測方式，效率低下
隨著市場競爭的加劇，企業追求高效率生產成為了必須。大規模生產中采用人工檢查方式，不僅效率低下，而且還會增加人力成本。如何在保證質量的同時提高生產效率是一個難點。
（4）大量數據需分析與處理
電子產品的質量檢測需要收集并處理大量的數據，如何有效地處理這些數據，以及如何將數據轉化為質量控制手段，是質檢的另一個難點。
（5）故障診斷與維修，挑戰大
當電子產品出現故障時，需要對產品進行快速的故障診斷和維修。對于復雜的電子產品，如何準確地確定故障原因，并采取相應的措施進行維修也是一個挑戰。
2 解決方案
針對電子行業的質檢，上述難點痛點可以通過引進凌犀-AI智能質檢新技術破解。
AI智能質檢，主要利用靈活高精度的機械臂，可對質檢產品進行全方位多角度的視覺探測或探針三坐標檢測，分析物體的尺寸、精度、顏色、光滑平整等質檢數據。
其引導機械臂和攝像頭對缺陷產品的檢測區域和檢測點的樣本初次軌跡運動訓練建模，通過增強slamAI算法實現重復物件以及不同型號物件的自動軌跡規劃，自動完成后續檢測區域和檢測點模型訓練工作，可以極大增強應用的廣泛性。
應用于工業現場機器人形態的視覺AI系列終端產品，具備圖像智能處理、目標檢測、自主移動、靈活探測運動、模式識別預警等技能，基于AI-shop可持續不斷自學習增強和功能擴展能力。在一些特定場景和重復性的生產作業中替代人，以起到節省人力、提升效率、降低損害風險的作用。其核心功能如下：
·OpenCVAI深度相機SLAM自建地圖、路徑規劃、自主導航；
·雷達+超聲波+視覺多傳感融合避障越障；
·6自由度靈活運動機械臂；
·網絡拾音，ChatGPT等語音人機交流、指令語音控制；
·Al-shop平臺應用能力更新增強和持續擴展；
·5G、Wi-Fi通訊能力；
·管理平臺（AMR視覺AI機器人運維管理，低代碼可視化應用定制平臺，CluingAIOT場景聯動組態平臺、與客戶系統集成API，人機交互移動APP等）。
3 應用案例
杭州某知名電子行業公司，使用AI質檢技術來檢測生產原料、生產過程以及對應的故障與維護。
3.1 項目背景
隨著電子元件微型化和復雜化，3C產品的外觀缺陷、電路板、電池質量等檢測面臨更高的精度、準確度和效率要求，傳統的質檢方式容易出現主觀判斷、漏檢、誤判等問題。同時，國內不斷攀升的人工成本也進一步加速了機器替代人的趨勢。
為滿足這些需求，可以采用3C產品智能質檢系統，該系統能夠全自動檢測內部和外部等多種瑕疵，包括主要零件是否齊全、螺絲是否缺失或錯誤、玻璃平板是否存在劃痕、尺寸大小測量以及顏色差異等指標。通過優化這些參數，可以提高質檢的效率和準確性，從而保證3C產品的品質和生產效益。
（1）產品檢測
企業將機器學習模型應用于圖像識別，自動識別并分類產品中的缺陷和問題，并標記出需要被拒絕或返工的產品。
當產品通過生產線時，AI系統對每個產品進行圖像掃描，并分析產品特征以確定是否有任何缺陷或問題。如果出現任何問題，則系統會標記該產品，并發送信號給機器人或操作員，以便他們及時處理。
AI系統不僅可以快速準確地檢測產品缺陷，而且還可以通過學習歷史數據來提高預測能力。例如，如果某種缺陷在過去的生產批次中經常出現，AI系統將能夠更容易地識別和標記此類缺陷。
（2）電路板質量檢測
生產的關鍵零器件，電路板的質量檢測是一個非常重要的環節。傳統的方法是通過人工視覺進行檢測，但是這種方法效率低下且容易出錯。為了改善這塊工作，企業用AI系統，可以快速準確地檢測電路板上的缺陷和錯誤。
（3）電池質量檢測
對于手機、平板等電子設備而言，電池的品質是至關重要的。企業用AI對電池進行質量檢測，通過對電池外觀、尺寸、充電和放電特性等方面進行監測和分析，可以快速發現電池的問題，快速解決。
（4）故障預警與維護
在生產實施過程中，一旦設備出現故障，就會導致生產線停機，影響生產效率和產品質量。通過使用AI智能系統，對設備進行實時監測，并通過數據分析來預測設備故障的可能性。這樣，企業可以提前采取維護措施，避免生產中斷和損失。
3.2 項目成效
公司用AI系統，提高了產品質量和生產效率，同時減少人為錯誤和生產成本。此外，還可以將AI系統與物聯網技術相結合，實現智能生產和自動化控制，進一步實現精益化生產和智能化運營。
（1）提高效率：可以自動化地處理大量數據并將數據進行分類，可快速識別瑕疵缺陷并異常報警，提高了處理效率，減少了人力成本。
（2）減少誤判：通過使用先進的機器學習算法，可以減少人為誤判的情況，提升質量檢測的精度。
（3）個性定制：可以根據不同行業和企業的需求，進行個性化的設計和定制，如針對工件的尺寸大小及檢測精度需求，可靈活地搭配不同型號的機器。
（4）自動貼標：自動高效檢測外觀缺陷及反光標簽的色差，并做標記。
（5）數據追溯：實時統計檢測數據，精確記錄當前生產情況，可以對每一個樣本進行記錄和追蹤，讓數據變得更加透明和可靠，在質量問題出現時也可以更加方便地進行溯源和排查。
（6）智能管理：管理系統平臺，可同時堅持多臺系統記錄瑕疵。
（7）數據安全：在處理敏感數據時，用相應的安全措施保護數據，避免數據泄露或者被惡意攻擊。
3.3 社會意義
經市場實踐，AI智能質檢，不論是對企業，以及對消費者都具有積極的意義，旨在提高產品和服務的質量水平，推動企業的發展和創新，同時保障消費者的權益和利益。具體表現為：
（1）提高產品和服務的質量：AI智能質檢能夠更好地發現產品和服務中存在的問題和缺陷，并及時修復，從而提升產品和服務的質量。
（2）促進企業效率和競爭力：通過AI智能質檢，企業可以更快速地發現和解決質量問題，從而減少了生產線上的停滯時間和浪費，提高了企業的效率和競爭力。
（3）提升用戶體驗和滿意度：AI技術可以幫助企業更好地理解用戶需求和反饋，不斷改善和優化產品和服務，提升用戶體驗和滿意度。
（4）保障消費者的合法權益：可以更加精準地識別產品和服務中存在的安全隱患和風險，有效保護消費者的合法權益和利益。
摘自《自動化博覽》2023年4月刊
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