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让车间更人性化 视觉质检让传统质检成为“过去时”

品质检测一直是制造工厂繁重琐碎的工序,也是阻滞其智能化的痛点。在流水化作业生产、产品质量检测方面,有时候需要工作人员观察、识别、发现生产环节中的错误和疏漏。无论人的责任心有多强,注意力有多集中,他都有可能会疲劳、疏忽、走神,何况,还有可能对熟人的错误睁一只眼闭一只眼,造成瑕疵品流向市场。... 阅读全文 >>

“AI挑茶工”

茶叶行业长久以来是个靠天吃饭的行业,工业化程度相对较低,尤其是采茶和挑茶环节,基本通过人工来完成,成本高,效率低,质量也难以得到有效把控。IBM为小罐茶设计和制造AI自动除杂生产线,借助IBM认知视觉检测识别茶叶中的各类杂质,同时自动化地完成从上茶、输送、拍照、分析、挑拣、复检、收集等茶叶除杂的各个程序,助力小罐茶加速茶叶加工生产线的自动化与智能化。阅读全文 >>

整车喷漆

汽车车漆涂层寿命来自以下三方面因素制约。60%来自表面处理,25%来自涂装施工,15%来自涂料本身质量。在数字化转型,工业4.0和智能制造2025的浪潮下,领先的汽车制造商开始采用融合了工业机器人控制技术,工业照相技术,计算机视觉技术和基于深度神经网络的机器学习技术于一体的认知视觉检测技术,通过标准化,自动化,智能化的手段,实现整车漆面全方位质量检测。

技术解读
IBM认知视觉检测解决方案
IBM认知视觉检测解决方案介绍视频
了解更多应用场景
  • 电子制造行业

    近年来,由于电子组装的小型化,产品生产工艺要求更高。在电子制造业,为保证电子产品组装生产线装配出的产品质量,检测和监控几乎分布在生产线的每一个工序中。
    如果向电子制造的上游看,在晶圆制造、器件封装、甚至电子连接器等零配件产品的生产中,也都大量使用了视觉检测技术进行测量、检测和控制。
    IBM认知视觉检测技术的优势是显而易见的。与人眼相比,机器不仅不会疲劳,具有人所不具有的一致性和重复性,而且IBM认知视觉检测技术能够通过高精度的摄像头放大产品表面细节,在细微层面进行拍照和分析,能检测人眼不能发现的质量问题,如PCB板缺陷、手机部件缺陷、液晶缺陷、晶片缺陷、光学镜片缺陷等。

  • 汽车制造行业

    随着汽车行业自动化水平的不断提高,一些传统的检测方式已不能适应高节拍、柔性化的生产需求,具有实时监控功能的机器视觉在线检测技术逐渐在主流生产厂家得到应用,并取得了良好的效果。
    目前,IBM认知视觉检测技术已经在汽车行业得到了应用实践,帮助领先的汽车工厂实现对汽车零部件、焊接、喷漆等工艺过程的高精度检测。IBM认知视觉检测系统可以根据车型的3D数据制定出机器人手臂的行动路径,配合矩阵式工业相机和辅助光源,完成全车360度高清尺寸的拍照,然后实时数据分析系统通过部署在产线边的缺陷识别系统对所拍摄的照片进行实时分析,识别出照片中缺陷位置和缺陷类型。
    此外,在汽车零部件检测中,IBM认知视觉检测系统可以对汽车棘爪、铰链、托架、条形销等进行检测。在汽车棘爪缺陷识别应用方面,可以实现平整度、长度、厚度和高度的检测,而且准确率大大的提高,提升了企业的产品的合格率。

  • 装备制造行业

    在航空航天、重工船舶、工程机械、工业机器人等装备制造行业,由于设备体量较大,零部件较多,设备都处于长时间高负荷运行状态,任何由质量问题导致的事故都会造成重大的经济损失和人员伤害。因此,企业在关键零部件生产过程中对质量检测的要求都非常高。
    随着智能制造的推进,装备制造业作为产业中最具竞争力的行业正在引领整个制造业的智能化转型。装备制造企业中以往采用人工检测和机器视觉结合为主的方式正在被更为高效和智能的机器视觉检测系统替代。IBM认知视觉检测系统能在充分满足装备制造业对产品质量检测高标准和高要求的基础上,还赋予了质量检测系统更高的智能。IBM认知视觉检测系统能实现自主化的缺陷标记和反馈,不断优化质量检测分析模型,提高质检过程的效率和产品合格率。

  • 精密仪器行业

    机器视觉以其检测精度和速度高并且有效的避免人工检测带来的主观性和个体差异的优势受到了企业的广泛关注。在精密制造行业,已经被应用于对精密加工零件表面划痕、凹陷进行检测,是实现优质产品生产以及降低成本的理想选择。
    精密零部件对零件表面的质量要求都比普通零件要高,更加光滑的零件表面能提升精密仪器的耐磨性和腐蚀性以及抗疲劳能力。对于精密零部件的检测,一般是由人员用手通过放大镜来观察零件表面,以此来判断零部件表面的粗糙程度。由于这一过程人员的主观性比较强,很容易造成较大的误差。现在普遍采用的是非接触型检测,即用光电信号进行检测,物体表面所反映出来的就是图像特征,通过对图像特征的提取来进行分析和判断,这就是通常说的机器视觉检测。但由于有非常高精度检测要求的行业,如医疗器械、精密检测仪器等精密制造领域,很多非常细微的细节无法通过检测出来,也会导致检测结果的不准确。
    针对高精密检测要求的行业,IBM认知视觉检测系统通过高精度的工业相机和基于神经网络的智能分析技术,通过不断放大零部件表面特征,给零部件表面的细节进行拍照,通过实时的数据分析能力来检测任何传统检测手段无法发现的缺陷。

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