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AI助力機(jī)械質(zhì)檢高效化

發(fā)布時(shí)間:2021-08-18作者來源:科理咨詢瀏覽:1892

價(jià)值成果
利用依托飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)構(gòu)建的EasyDL零門檻AI開發(fā)平臺(tái),完成噴油嘴識(shí)別模型。結(jié)合原有業(yè)務(wù)流程和硬件,實(shí)現(xiàn)對(duì)檢驗(yàn)崗位當(dāng)中人力資源消耗最大的環(huán)節(jié)進(jìn)行人工智能化的技術(shù)改造,實(shí)現(xiàn)零件瑕疵判讀的無人化,以及節(jié)約近60萬/年的人力成本、并將檢驗(yàn)效率整體提高30%。
案例故事
核心訴求

噴油器閥座瑕疵檢測(cè)每日平均需求4000-6000件,峰值12000件,目前只能通過人工肉眼來實(shí)現(xiàn)判斷。然而,類似的檢測(cè)工序,在噴油器制造當(dāng)中還有2個(gè)。目前視覺判斷工序需由熟練操作的工人付出4~7人每班的復(fù)核人力,如按每天3個(gè)班次計(jì)算,視覺判斷工序人力成本將達(dá)到 60萬/年,是全公司投入產(chǎn)出比最低的工序。所以,柳州源創(chuàng)希望盡早借助人工智能技術(shù)釋放一部分人力,以便提升質(zhì)檢的審核效率。

解決方案
第一步:根據(jù)質(zhì)檢目標(biāo),篩選標(biāo)準(zhǔn)的樣品集合;
第二步:通過EasyDL反復(fù)訓(xùn)練識(shí)別模型;
第三步:制定自動(dòng)化方案;
第四步:軟硬件實(shí)施部署,完成自動(dòng)化方案;
第五步:用戶先通過自動(dòng)化系統(tǒng)上傳每次采集待測(cè)樣品圖片,然后實(shí)時(shí)上傳已通過的識(shí)別模型進(jìn)行判定,再返回相應(yīng)的處理結(jié)果,最后由自動(dòng)化系統(tǒng)將樣品進(jìn)行分類流轉(zhuǎn)。
通過上述自動(dòng)化檢測(cè)方案識(shí)別出的噴油嘴閥座的相關(guān)問題:黑點(diǎn)(black)、瑕疵(defect)、劃痕(scratch)


注:案例內(nèi)容來源百度AI開放平臺(tái)


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