今天,給大家介紹一位“新同事”,TA就是??低?/u>新上崗的包裝配件“AI質(zhì)檢員”,這位“新同事”來頭可不小——“背靠”??涤^瀾工業(yè)大模型能力,即使面對??低暪S配件包裝體量大、規(guī)格多變的復雜場景,也能精準識別配件錯放、漏放問題并實時攔截風險。
不僅如此,TA還能“閃電”上崗——不需要復雜調(diào)試,就能直接上產(chǎn)線實現(xiàn)分鐘級部署,“應變”能力更是出眾:只要產(chǎn)線一調(diào)整就能自動切換檢測模型,實現(xiàn)“零延遲”換產(chǎn),高效適配柔性產(chǎn)線需求。
有了TA的加持,工廠配件包裝質(zhì)檢環(huán)節(jié),真正實現(xiàn)全檢覆蓋、風險可控、效率躍升。
傳統(tǒng)質(zhì)檢耗時長成本高
錯漏問題難追溯
配件包裝看似簡單,但在??低曇匀嵝援a(chǎn)線、人機協(xié)作為主導的制造體系中,這道工序卻藏著一個難題:人工操作到底能否承載高頻重復作業(yè)與頻繁換產(chǎn)的雙重壓力?
就拿網(wǎng)絡工廠來說,這里生產(chǎn)節(jié)奏快,工人平均每10秒就要完成一組包裝;但頻繁切換的產(chǎn)線,又讓配件規(guī)格、組合處于持續(xù)變化中;即便是最熟練的工人,也很難在高強度重復作業(yè)與多變的訂單需求交織下,始終確保配件不錯漏。
為了守住這道質(zhì)量防線,以往,??低暪S采用“元素管控”方式,工人事先按每種配件10個為一組分裝;包裝時按組取用,一組用完若有剩余,再開箱倒查。但這種方式既耗人力、又費時間,錯漏問題難以快速追溯。
要是配件種類太多,工廠會使用紅外傳感器工裝輔助質(zhì)檢。你可以將紅外傳感器工裝想象成一個中藥抽屜柜,如果要給100臺設備各配齊8種配件,那么只需將配件分別放入其中8個抽屜里;包裝過程中,工人每拿滿一套就自動計數(shù)一次,理論上,包裝完成后,計數(shù)滿100次就是合格。
但傳感器只以“取件次數(shù)”判定包裝是否完成,無法識別取件品類、數(shù)量是否匹配單套產(chǎn)品要求,且計數(shù)未達標時無主動提醒;同時,配件規(guī)格一旦變動,傳感器工裝要重新調(diào)整,維護成本高。
大模型“輕裝上陣”
適配多種包裝場景
相比傳統(tǒng)“解法”,我們的“AI質(zhì)檢員”堪稱“輕裝上陣”——依托??涤^瀾工業(yè)大模型能力,就能精準識別配件包裝是否齊套。面對多樣化的包裝場景,TA還能按需匹配相應的部署方案:
在海康威視移動與交通工廠,道閘主機裝箱后,操作員需將各種線纜、鑰匙、說明書和螺絲等配件,逐一平鋪在泡沫隔板上,配齊后再封箱。
面對這類平鋪式的配件包裝場景,大模型讓質(zhì)檢變得更高效:操作員在擺放完畢后,只需按下按鈕,產(chǎn)線相機就會自動拍攝照片并存檔,大模型算法隨即自動識別畫面中的配件種類和數(shù)量,一旦錯漏,立刻發(fā)出NG報警,屏幕同步提示缺失物品,引導員工快速補放,形成質(zhì)檢閉環(huán)。
更重要的是,這套系統(tǒng)部署靈活,可以適配不同形態(tài)配件的識別需求:
如果配件形態(tài)簡單,比如螺栓、支架,只需要拍攝1-8張圖片,無需額外訓練,分鐘級實現(xiàn)配件注冊和算法部署。
即使是形態(tài)不規(guī)則的配件,比如塑料袋螺絲包,也無需擔憂——只需要拍攝少量樣本照片啟動大模型訓練,系統(tǒng)就能自動捕捉配件特征,不管角度怎么變,都能精準識別!
堆疊場景巧應對
復雜工況穩(wěn)拿捏
真實的產(chǎn)線現(xiàn)場,情況往往更復雜。在??低暰W(wǎng)絡工廠,網(wǎng)絡攝像機的配件包裝并不是規(guī)整平鋪,而是直接堆疊放進包裝盒里,就像這樣↓
面對這類配件堆疊的包裝場景,大模型雖然不能“一眼看穿”,但TA會換個思路“解題”:通過內(nèi)置的高精度預訓練手部檢測大模型,精準識別工人的手部是否進入指定料盒區(qū)域,以及是否完成有效取件動作。一旦拿取次數(shù)不足或拿錯料盒區(qū)域,系統(tǒng)就會觸發(fā)NG警報,督促工人復核。
憑借靈活的檢測邏輯,以及多場景的適配能力,這套檢測系統(tǒng)成功讓海康威視工廠配件包裝實現(xiàn)100%全檢,質(zhì)量效率得到雙提升;更支持全流程可視化追溯,讓質(zhì)量問題有據(jù)可查。目前其已廣泛應用至汽車零部件、電子產(chǎn)品組裝、家電產(chǎn)品總裝、醫(yī)藥用品分揀等場景。
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原文標題:配件包裝總錯漏?看??涤^瀾大模型如何精準防錯
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