AI质检解决方案
首页 解决方案 边缘计算和物联网 >AI质检解决方案
场景分析

随着3C电子产业的高速发展,产品呈现种类多样化和功能智能化的趋势,对质检的要求越来越高。同时,3C电子产品的结构复杂,零部件众多,传统质检存在产品的缺陷类型多、检测数量大的困难,质检效率低、检测覆盖率低、人力消耗巨大,已经无法满足行业的需求,质检场景需要更加智能化的方案来提升检测效率和准确性。


产品多样性

电子产品种类繁多,每种产品都有不同的外观、尺寸、功能特性等,传统质检方式无法满足生产需求。

检测精度要求高

电子产品质量要求非常高,关键参数的检测需要达到极高的精度。传统质检方式会因为人为误差而漏检或误判,导致产品出现问题。

传统质检方式效率低下

电子产品升级迭代快,传统质检方式人力成本高、兼容性差,无法实现快速、准确的质量检测,质检效率低下。

解决方案

AI质检解决方案,通过在生产线部署边缘服务器产品,将计算力和智算力下沉到现场。基于深度学习的视觉技术,建立AI质检平台进行电子产品的表面检测,对微小结构件细节进行识别,提高缺陷检测的效率、准确率和覆盖率,减少人工检测的比例,提高检测效率。

借助边缘计算管理平台,对生产线计算设备实行统一监管,实现软件和算法的在线升级,将方案和制造业务流程结合,帮助企业简单、快捷、高效地管理质检工作。


应用场景

该方案广泛应用在3C电子产品、汽车制造、装备制造、玻璃、光伏、液晶面板、化工、食品、医药、新能源和钢铁等行业,实现产品智能质检,提高质检覆盖率和合格率,进而提升生产效率和产品质量。


方案价值
  • 提高质检效率和合格率

    AI质检系统能够自动识别和分类产品缺陷,提高了检测效率和准确性,降低了漏检和误检的可能性,质检效率提升五倍以上,产品的合格率提高到99%以上


  • 降低人力成本

    AI质检系统可以替代部分人工质检工作,降低人力成本,并且减少了人为因素对产品品质的影响。

  • 适应性强

    AI质检系统通过对算法的优化来适应不同产品、不同检测需求的变化,具有较强的适应性

  • 实现质检数据收集

    通过AI质检系统的数据收集,实现质检数据的整合分析,为生产工艺改进提供数据支撑。