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AI算法+機器視覺:推動汽車制造數(shù)智化轉型的七個利器

發(fā)布時間:2023-10-26點擊率:

近年來,中國汽車產(chǎn)業(yè)向智能化,、綠色化,、服務化方向積極轉型,,《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》強調(diào)了研發(fā)融合大數(shù)據(jù),、人工智能,、邊緣計算,、5G等新技術的智能工控系統(tǒng),、協(xié)作機器人等新裝備的重要性,,全面提升制造水平。在汽車智能制造領域,,為實現(xiàn)更精準的質(zhì)量追溯和管理,,對比傳統(tǒng)依賴人力質(zhì)檢的方式, AI+機器視覺技術在汽車數(shù)智化的推動下將發(fā)揮更重大的作用,。


傳統(tǒng)的制程品質(zhì)保障主要通過設立人工作業(yè)觀察崗和成品抽查的方式,,觀察崗一般是班長/系長/品保人員兼職等形式。裝配作業(yè)人員的標準作業(yè)執(zhí)行,、全數(shù)檢查方法(檢具,、防呆裝置等)也均依賴人工開展。這些做法存在著人力消耗大,、品質(zhì)全檢難,、發(fā)現(xiàn)問題不及時、難追溯的問題,。所以許多車企及零部件廠商在企業(yè)數(shù)字化轉型的過程中希望得到更智能化的解決方案,。

聯(lián)友科技深耕汽車行業(yè)20余年,順應汽車數(shù)智化潮流,,推出AI算法標準作業(yè)監(jiān)控平臺,、視頻平臺和應用平臺等,提出助力質(zhì)量精準追溯與管理的七個技術創(chuàng)新點,,通過視覺識別技術,,對工人是否存在遺漏作業(yè)、錯序作業(yè)及作業(yè)時長等進行監(jiān)測,,實現(xiàn)作業(yè)全過程及品質(zhì)的全數(shù)檢查,,杜絕問題件流出。

質(zhì)量精準追溯與管理的七個技術創(chuàng)新點

一,、精準識別:通過精準識別每個步驟的開始點和結束點,,系統(tǒng)能有效判斷是否存在遺漏步驟、作業(yè)順序錯誤或作業(yè)超時等異常場景,。同時,,系統(tǒng)還支持不同車型的識別,應用范圍廣泛,。

二,、系統(tǒng)運營看板:通過提供含報警統(tǒng)計,、生產(chǎn)計劃實績、實時識別視頻以及節(jié)拍統(tǒng)計等數(shù)據(jù)的運營看板,,使管理人員更加直觀地了解生產(chǎn)現(xiàn)場的情況,,從而更好進行決策和監(jiān)控。


三,、作業(yè)循環(huán)記錄:通過記錄每個作業(yè)步驟的信息,,實現(xiàn)作業(yè)追溯和車輛追溯,同時提供視頻追溯功能,,幫助管理人員更便捷了解整個生產(chǎn)過程的細節(jié),。

四、改進魯棒性:基于算法,,針對不同作業(yè)場景,,增加業(yè)務規(guī)則和數(shù)據(jù),提高行為識別模型對光照,、噪聲,、遮擋等環(huán)境因素的魯棒性,保證在不同場景下的準確性和穩(wěn)定性,。

五,、提升作業(yè)質(zhì)量:通過追加高風險崗位作業(yè)監(jiān)控和防呆系統(tǒng),有效提高生產(chǎn)作業(yè)質(zhì)量,,降低生產(chǎn)成本,,避免售后維修等浪費。

六,、實時報警:通過實時監(jiān)測作業(yè)過程,,及時發(fā)現(xiàn)異常情況,并發(fā)出預警信號,,便于工作人員及時應對,。

七、模型復檢:通過增加觸發(fā)條件,,判斷是否漏檢,,并進行模型再訓練,防止漏檢情況等發(fā)生,,提高檢測的準確性和可靠性,。

2023年首屆汽車智能制造場景創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽決賽中,聯(lián)友科技以“AI技術賦能汽車智能制造工人作業(yè)檢測:質(zhì)量精準追溯的創(chuàng)新實踐獲評優(yōu)秀獎,,充分展示了其在汽車智能制造領域的創(chuàng)新技術實力,。隨著汽車數(shù)智化技術不斷發(fā)展與應用,機器視覺的市場規(guī)模將有望突破200億元,,為迎接未來的機遇與挑戰(zhàn),,聯(lián)友科技將持續(xù)創(chuàng)新,,以助力客戶成功為己任,賦能汽車行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,!

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