机器学习模型下工厂,在生产环节实现全流程自动化质检 | 创新场景

本文主要是介绍机器学习模型下工厂,在生产环节实现全流程自动化质检 | 创新场景,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

  ITValue

痛点

在生产制造的过程中,质量检验QC是保障产品质量的一个关键环节,但是传统检验方式通常采用人员抽检的模式,容易因为人员疲劳或者随机性无法检测出质量问题。

解决方案

利用AOI(视觉质检)设备,在产品生产过程中就对于产品的质量进行检验,在保障过程产品的质量符合要求的同时,避免了因为抽检导致的人员失误和结果误差。该设备由Amazon Device和合作伙伴共同研发,通过机械臂抓取零部件进行多角度拍照和AI质检,并可以结合流水线进行全自动质检。

成效

采用机器学习模型实现全流程自动化质检,解决了产线节奏快、无法人工全面检测的问题。

「关于创新场景50」

场景不是案例,它更加精准、也更加抽象。数字化就是创新场景的不断叠加和迭代。

在此背景下,钛媒体重磅推出「创新场景50」评选,每年遴选并解读50个全行业与业务深度融合的创新性场景及其解决方案,并在钛媒体年度ITValue Summit 数字价值年会上隆重颁奖、深度交流。

目前场景正在征集中,更精准的解读、更广泛的曝光、更强大的品牌势能,欢迎你提出问题,更欢迎你留下解决的方法和工具。点击阅读原文投递更多场景信息。


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