-
产品中心
- 工业视觉
- VI Generator 2.2
- AI Agent for LabVIEW
- AI Vision Toolkit for OpenVINO™ for LabVIEW
- AI Vision Toolkit for GPU for LabVIEW
- AI TrainKit for Detection
- AI TrainKit for Segmentation
- AI AutoLabeler
- AI系列教学实训
- AI 视觉教学实训系列
- 具身智能协作平台教学实训系列
- 大模型人形机器人教学实训系列
- 移动四足机器人教学实训系列
- 院校部分案例
-
下载中心
-
案例展示
-
新闻中心
-
联系我们
-
代理合作
-
FAQ
-
产品中心
- 工业视觉
- VI Generator 2.2
- AI Agent for LabVIEW
- AI Vision Toolkit for OpenVINO™ for LabVIEW
- AI Vision Toolkit for GPU for LabVIEW
- AI TrainKit for Detection
- AI TrainKit for Segmentation
- AI AutoLabeler
- AI系列教学实训
- AI 视觉教学实训系列
- 具身智能协作平台教学实训系列
- 大模型人形机器人教学实训系列
- 移动四足机器人教学实训系列
- 院校部分案例
-
下载中心
-
案例展示
-
新闻中心
-
联系我们
-
代理合作
-
FAQ
案例展示
CASE PRESENTATION
载具轨迹合规性检测
客户需求
在汽车零部件制造过程中,部分关键工艺环节如等离子处理对产品性能起到重要作用。根据规定,装满零件的载具必须先进入等离子处理箱完成表面处理后方可上线,否则将导致产品粘接/封装失败、可靠性下降,甚至流入总装形成严重质量事故。
但在实际现场,由于人工转运、信息同步不畅或操作疏忽,存在个别载具未经过等离子工序即直接上线的违规现象。尤其在车间内存在黑/白两种载具,流程管理复杂,公司急需一套智能追踪系统对载具全流程进行路径校验与违规报警。
方案概述
系统基于仪酷智能AI平台,结合图像识别、状态记录与轨迹逻辑判断,构建了一套载具轨迹合规性判断系统,使用AI算法检测不同颜色载具,并进行追踪,判定是否进入等离子处理箱,建立“装满 → 等离子 → 放产线”的路径判断逻辑,若流程异常立即触发报警。
优势价值
·通过深度学习技术,实现了对载具的精准追踪,防止未经处理的零部件直接流入产线,有效杜绝流程违规风险;
·仪酷智能的AI平台相比于市场AI平台检测能力强、检测速度快、简单易用,降低了使用门槛,有效节约客户的研发投入,提升了设备的竞争力。
智能路径校验
杜绝流程违规风险
产线兼容性优化方案
仪酷苏州:江苏省苏州市张家港市弘吴大道199号E栋601-1
仪酷安庆:安徽省安庆市宜秀区天柱山路80号科技创业园3号楼307A
官 方 公 众 号
