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IBM > 实例探究 > 让工厂更智能——视觉质量检测取代传统方式
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Make the Plant Smarter - Visual Quality Inspection Replacing Traditional Ways

 Make the Plant Smarter - Visual Quality Inspection Replacing Traditional Ways - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 计算机视觉软件
  • 分析与建模 - 机器学习
适用行业
  • 汽车
适用功能
  • 离散制造
  • 质量保证
用例
  • 计算机视觉
服务
  • 系统集成
挑战

在流水线生产和产品质量检测方面,有时需要人工观察、识别和发现生产过程中的错误和遗漏。一个人的责任心再强,再专注,也可能会疲倦、被忽视、心烦意乱,更何况,对熟人的错误视而不见,导致次品流出去市场。同时,如果在流水线上采用全人工检测方式,不仅工作量大,而且相当耗时。在现代化的生产线上,这样的检测方式是不能接受的,更重要的是,它对生产本身没有任何附加价值。

解决方案

IBM的认知视觉检测技术可以通过高精度摄像头放大产品的表面细节,在细微的层面上拍照和分析,可以检测出人眼无法发现的质量问题,如PCB板缺陷、手机元器件缺陷、液晶缺陷、晶片缺陷、光学透镜缺陷等。

IBM 的认知视觉检测技术已应用于汽车行业,帮助领先的汽车工厂实现对汽车零部件、焊接、涂装等工艺的高精度检测。 IBM认知视觉检测系统可以根据车辆模型的3D数据制定机械臂的动作路径,配合矩阵式工业相机和辅助光源完成整车360度高清拍照.

运营影响
  • [Process Optimization - Real Time Monitoring]

    A real-time data analysis system is deployed on the production line. The defect recognition system of the company analyzes the photos taken in real-time and identifies the defect location and defect type in the photos.

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