In-Sight 2800創(chuàng)新性地將AI技術(shù)與基于規(guī)則的傳統(tǒng)視覺工具相結(jié)合，充分滿足了制造商多元化的應(yīng)用需求。
無論是進(jìn)行存在/缺失檢測、字符讀取，還是執(zhí)行高精度的產(chǎn)品特征分析，用戶都能輕松完成設(shè)備的調(diào)試并確保其穩(wěn)定運(yùn)行。即便在反光、低對比度等復(fù)雜環(huán)境條件下，以及高速生產(chǎn)線的嚴(yán)苛要求中，In-Sight 2800依然能夠展現(xiàn)卓越的適應(yīng)性和強(qiáng)大性能。
以下為您呈現(xiàn)四個成功應(yīng)用案例，這些案例展示了In-Sight 2800如何在汽車、電子、醫(yī)療及食品行業(yè)中顯著提升效率與質(zhì)量。
一、電動汽車行業(yè)：電驅(qū)部件防錯檢測
- 應(yīng)用場景及需求
電動汽車電驅(qū)部件組裝車間工序繁多，組裝完成后需要對部件進(jìn)行全檢，確保各類型零件如O型圈、密封墊、軸補(bǔ)償墊片等均組裝到位，及時發(fā)現(xiàn)漏裝、錯裝問題，保證產(chǎn)品出廠良率。
- 應(yīng)用痛點(diǎn)
電驅(qū)部件換型頻繁，換型后檢測程序需重新調(diào)試，而調(diào)試過程繁瑣且耗時長，降低整體生產(chǎn)效率。傳統(tǒng)檢測方式的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確率也有待提升。
- 解決方案及使用效果
In-Sight 2800集成了AI和基于規(guī)則的工具，為多種防錯應(yīng)用提供了全面的解決方案。其中，ViDi EL Classify作為基于AI的邊緣學(xué)習(xí)工具，通過少量圖像即可高效完成機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，顯著提升調(diào)試效率和識別準(zhǔn)確率。同時，基于規(guī)則的工具支持靈活設(shè)置多個興趣區(qū)域（ROI），使得系統(tǒng)能夠自動、高效、穩(wěn)定地檢測電驅(qū)部件上的O型密封圈、密封墊和軸補(bǔ)償墊片等關(guān)鍵部件，確保所有部件的正確安裝，為生產(chǎn)線提供了可靠的防錯保障。
二、電子行業(yè)：手機(jī)屏字符碼讀取
- 應(yīng)用場景及需求
手機(jī)屏幕上的標(biāo)識字符記錄著產(chǎn)品的生產(chǎn)批次、流轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)等信息，是產(chǎn)品質(zhì)量控制和問題追溯的關(guān)鍵憑據(jù)。制造商需要準(zhǔn)確讀取并記錄手機(jī)屏上的字符碼，以綁定產(chǎn)品質(zhì)量狀態(tài)信息。客戶要求字符識別率達(dá)到99.99%，每件產(chǎn)品的識別時間小于200毫秒。
- 應(yīng)用痛點(diǎn)
屏幕上的字符內(nèi)容多樣，字符間距較小，容易產(chǎn)生錯讀。傳統(tǒng)方案為了準(zhǔn)確讀取信息，往往犧牲讀取速度。
- 解決方案及使用效果
In-Sight 2800配備的高速液態(tài)鏡頭支持自動對焦功能，結(jié)合ViDi EL Read工具的AI字符讀取算法，即使在反光、低對比度和非平整表面上，也能迅速加載字符模型并精準(zhǔn)讀取字符內(nèi)容。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了高達(dá)99.99%的讀取率和200毫秒/件的讀取速度。整個檢測系統(tǒng)僅需少量示例圖像即可完成訓(xùn)練，并在數(shù)分鐘內(nèi)即可投入使用。目前，該系統(tǒng)已在客戶生產(chǎn)線上穩(wěn)定運(yùn)行數(shù)月，各項(xiàng)性能指標(biāo)均達(dá)到預(yù)期，展現(xiàn)了其卓越的性能和可靠性。
三、醫(yī)療器械行業(yè)：包裝袋密封性檢測
