基于先進(jìn)的AI邊緣計算技術(shù)，巧妙融合了目標(biāo)檢測類的AI機(jī)器視覺檢測模型，并經(jīng)過精心設(shè)計適配的外殼而成。
在鉑銠合金漏板的生產(chǎn)線上安裝高清攝像頭，通過RTSP流協(xié)議接入，能夠?qū)崿F(xiàn)對漏板生產(chǎn)狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)控。高清攝像頭捕捉到的畫面通過RTSP流進(jìn)行實(shí)時傳輸，從而能夠持續(xù)跟蹤漏板的外觀情況。這種方式不僅能夠?qū)β┌宓年P(guān)鍵區(qū)域?qū)崿F(xiàn)全面檢測，而且通過高分辨率圖像的傳輸，確保了監(jiān)控圖像數(shù)據(jù)的精確性、及時性和穩(wěn)定性，有助于檢測模型及時發(fā)現(xiàn)鉑銠合金漏板生產(chǎn)過程中的潛在問題或異常，進(jìn)一步提高產(chǎn)品的生產(chǎn)質(zhì)量和檢測效率。
應(yīng)用AI視覺技術(shù)，研發(fā)鉑銠合金漏板外觀缺陷檢測的定制化模型和算法，實(shí)現(xiàn)對漏板成品表面缺陷的自動識別與標(biāo)記。該技術(shù)可以準(zhǔn)確檢測出缺口、裂紋、傾斜、變形等常見外觀缺陷問題，并對這些缺陷進(jìn)行自動標(biāo)記，便于進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，提煉有價值的信息，為業(yè)務(wù)決策提供支撐。另外，檢測模型可快速處理和分析圖像數(shù)據(jù)，檢測效率顯著提高，不僅減少了人工檢測帶來的誤差，還能夠及時避免因缺陷導(dǎo)致的生產(chǎn)損失，為鉑銠合金漏板的持續(xù)生產(chǎn)和快速檢測提供技術(shù)保障。
本產(chǎn)品能夠檢測鉑銠合金漏板表面的外觀缺陷，包括缺口、裂紋、傾斜、變形等問題。通過AI視覺檢測技術(shù)，可以精確識別這些缺陷，輔助檢測人員及時發(fā)現(xiàn)問題，確保成品質(zhì)量的一致性和穩(wěn)定性，有助于提升檢測效率。
本產(chǎn)品采用一階段目標(biāo)檢測技術(shù)，在提升檢測效率的同時確保缺陷檢出準(zhǔn)確率，實(shí)時監(jiān)測鉑銠合金漏板成品的外觀缺陷，及時發(fā)現(xiàn)存在的問題并提醒檢測人員處理，有效保障產(chǎn)品質(zhì)量。
本產(chǎn)品支持私有化部署，通過RTSP協(xié)議讀取視頻流，能夠安全穩(wěn)定運(yùn)行在AI邊緣盒子、GPU服務(wù)器或CPU服務(wù)器中，確保檢測模型長期穩(wěn)定運(yùn)行同時，可提高模型的缺陷檢測能力。
本產(chǎn)品支持二次定制化開發(fā)，例如，增加漏板外觀缺陷類別，增加檢出數(shù)據(jù)的二次應(yīng)用，銜接上下游業(yè)務(wù)流程，增加數(shù)據(jù)服務(wù)API開發(fā)，對接相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)等。另外，可根據(jù)具體場景需求完善和優(yōu)化模型和算法檢測邏輯等。
該檢測采用高分辨率工業(yè)相機(jī)或攝像頭對漏板缺陷進(jìn)行實(shí)時數(shù)據(jù)采集，構(gòu)建一階段目標(biāo)檢測算法，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對漏板外表進(jìn)行圖像特征提取。算法能夠自動識別并標(biāo)記出缺口、裂紋、傾斜、變形等外觀缺陷，并根據(jù)預(yù)設(shè)的閾值判斷缺陷的類別，生成檢測數(shù)據(jù)，為檢測人員提供及時的缺陷信息。
? 人工檢測成本高 - 產(chǎn)線設(shè)備多，生產(chǎn)時間長，完全依靠人工巡檢...
? 檢測效果不精確 - 傳統(tǒng)的人工檢測方式容易出現(xiàn)漏檢，難以保證...
? 實(shí)時精準(zhǔn)檢測缺陷 - 鉑銠合金漏板在生產(chǎn)過程中，由于高溫和化學(xué)...
? 異常情況自動預(yù)警 - 通過對圖像的精細(xì)分析，準(zhǔn)確識別漏板可能會...
? 工人操作不規(guī)范 - 缺乏有效的監(jiān)督機(jī)制，工人在生產(chǎn)過程中容易...
? 生產(chǎn)管理難度大 - 生產(chǎn)線工人數(shù)量多，工作流程復(fù)雜，傳統(tǒng)的管...
? 玻纖引絲過程實(shí)時檢測 - 玻纖引絲行為AI檢測解決方案通過高清攝像...
? 優(yōu)化資源管理配置 - 通過AI模型識別工人引絲行為并同步進(jìn)行數(shù)...
