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智能制造

•该项目是基于人工智能、计算机视觉技术以及工业机器人为主导的全自动化智能制造生产线,用于试验、验证、测试相关人工智能算法及技术在高端制造业广泛使用的可行性和实用性。

•通过训练数千万数量级“正样本”来鉴别“负样本”深度学习技术,能使机器完全取代人力,实现对精密元器件的缺陷检测、脏污检测等核心功能,打造现代全自动化的关灯工厂,进一步提高现代化工厂的生产效率。


外观检测

  • 行业痛点:
  • Camera模组制造过程中,会产生大量外观不良或缺陷;
  • Camera模组产能扩大,产线工人难找;
  • 行业内当前均是人工检测、人工清洗,而人工存在很多问题。
  • 西纬一站式解决方案:
  • 模组六面全自动检测装备,替代人工;
  • 基于深度学习+机器视觉的缺陷识别、检测;
  • NG产品自动分拣、清洗;
  • 无缝对接MES,测试结果多维度统计、实时上传。

脏污检测

  • 行业痛点:
  • 普通检测算法过杀率、漏杀率太高;
  • 普通检测算法参数过多;
  • 普通算法,人工调试参数很难;
  • 普通算法不够稳定。
  • 西纬解决方案:
  • 改进算法,简化参数,由几十个参数降到四个参数;
  • 自学习调参工具,自动提取检测参数,缩短产品导入周期;
  • 提升稳定性,检测效果一致性好;
  • 兼顾过杀率、漏杀率,达到良好均衡;
  • 浓/淡脏污、边沿脏污全覆盖检出。

项目意义

  • 提供工厂生产过程可视大数据信息,为智能制造、工业4.0提供多维度的信息和依据。
  • 让深度学习在精密元器件生产的工业环境中落地,用机器自动检测出不良,降低人力成本,提高工厂利润水平和自动化水平,同时能提高工厂产品质量。
  • 针对目前大部分自动化工厂都无法实现最后复杂人工视检的自动化改造的问题,本项目的研究成果可以帮助工厂实现最后一道视检工序替代人工,打造全自动化的关灯工厂,从而让无人工厂和工业4.0从概念真正变为现实。
  • 本项目将与全球先进制造工厂的设备及生产线实现完全同步,1:1复制智能制造及工业4.0工厂的生产环境,极大地方便相关领域的企业通过本项目试验、验证、测试算法及相关技术的可行性和实用性,解决本地企业难以实现软件技术适配硬件环节的难题,节省研发时间和成本。