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机器学习模型下工厂,在生产环节实现全流程自动化质检 | 创新场景

传统检验方式通常采用人员抽检,容易因为人员疲劳或者随机性无法检测出质量问题。

图片系AI生成

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痛点

在生产制造的过程中,质量检验QC是保障产品质量的一个关键环节,但是传统检验方式通常采用人员抽检的模式,容易因为人员疲劳或者随机性无法检测出质量问题。

解决方案

利用AOI(视觉质检)设备,在产品生产过程中就对于产品的质量进行检验,在保障过程产品的质量符合要求的同时,避免了因为抽检导致的人员失误和结果误差。该设备由Amazon Device和合作伙伴共同研发,通过机械臂抓取零部件进行多角度拍照和AI质检,并可以结合流水线进行全自动质检。

成效

采用机器学习模型实现全流程自动化质检,解决了产线节奏快、无法人工全面检测的问题。

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  • 可以避免因为抽检导致的人员失误和结果误差

    回复 6月20日 · via h5
  • 解决了生产线节奏快,无法全面检测的问题。

    回复 6月18日 · via iphone
  • 机器学习模型下工厂是进入现场了

    回复 6月18日 · via h5
  • 采用机器质检更省时省力。

    回复 6月18日 · via pc
  • AI质检节约成本了

    回复 6月18日 · via iphone
  • 质量检测是保障产品质量的一个关键环节。

    回复 6月18日 · via h5

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