对产品的质量保证造成了很大的影响。
导致产品输送出现与计划的顺序不一致。
造成零件与本体的装配错误。
多种隐患,而且出错后无法及时发现,对产品的成品质量带来很大的风险。
利用人工智能技术,实现AI算法、智能预测,实现实时生产过程产品的质量的快速检测。系统基于企业产线上的工业相机、镜头等设备采集的图像数据进行AI算法模型的设计、开发及训练,并将成型的算法最终部署在边缘计算服务器上。边侧部署使得图像数据能够稳定、迅捷的在边缘服务器与工业相机软件、声光报警系统、LIMS系统、产品追溯系统、WMS系统、ERP系统等其他业务系统之间对接传输,为企业提供稳定、迅捷的人工智能处理能力。
在标签检测中,采用基于halcon的深度学习目标检测算法,实现标签的识别和位置定位,条形码采用一维码识别算法实现条形码的识别,得到条形码的内容,二维码采用二维码识别算法实现二维码的识别,得到二维码的内容,对于型号和订单号等字符类的内容,采用基于halcon的深度学习OCR算法,实现字符识别;在家电装配中,采集基于halcon的深度学习目标分类算法,实现了对柜体和柜门的分类和装配与否。
基于此应用场景融合人工智能、机器学习、图像识别、位置定位等技术实现边云协同质量追溯平台。
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