2020-11-13 10:10:22 责任编辑: 瑞智光电 0
曾有一个工厂是生产制造手机数据线零部件,每天产出230万个数据头,质检工人,是整个流水线的最后一环,也是对人力依靠水平最高的环节。
乐发vll 很多工厂都装上了全自动流水线,但唯独质检环节例外——质检环节面临的环境最为复杂,不是单纯的机械设备作业。
乐发vll 比如,那个小小的数据头,很有可能有33项缺陷让其沦落为残次品,有缝隙,有裂痕,有刮擦这些。
零部件愈小,越考验检验员的经验、眼神和体力——尤其是在精密度规定极高的3C行业,他们必须像机器设备一样周密有序,高速运转。然而,心态再好的工人也有情绪波动之时,当他们处在疲乏期或者痛苦期时,质检的精准性便会大打折扣。
但质检工厂里的女工,显然较为幸运——他们的拯救者来了,怜香惜玉的——瑞智光电那个名叫“表面缺陷视觉检测机乐发vll”的机器设备走进工厂后,能够关心成千上万的一线质检工人,减轻大量高重复性、高频次的工作中,提高效率,解放更多劳动力。
事实上,用视觉检测机来取代人工检测,某些外企此前类似有一定的探究——这是3.0版的全自动流水线,依靠的技术是传统式的机器设备学习。
但由机器设备学习驱动的“检验员”,只能在较为确定性的环境下,对人类指定的单一性的两三类缺陷精确甄不,也便是讲“指哪儿打哪儿”,灵活度低,普适性低,包容度低,无法做到对人工的彻底替代,只能做到“人机配合”。
乐发vll 举例来讲,如果外部环境变了,比如光线的明暗变化,阴天和晴天不同的天气状况,都要对机器设备学习的质检算法进行调节,而一旦商品的外部形态、制造工艺更改了,也要重新调节算法。
机器设备学习驱动的全自动质检,必须匹配专业的AI人才,不断调节算法,落地门槛高,普适度很低。
而瑞智光电CCD视觉检测机则由深度学习驱动,能够全面检验数据头的30多类缺陷,精准度能够做到人工检验员的标准。而且,伴随着时刻的推移和经验的积存,其精确度还会继续不断提高,趋近完美。