电子制造中的FATP视觉检测解决方案

一、背景利用 AI 训练的模型进行高精度、自动化的外观视觉检查要确保产品质量。其中主要检查项目包括1. 螺丝确认存在并正确固定。2. 高压警告标签确保正确放置和朝向。3. 产品铭牌标签检查位置和对齐。4. 通风阀确认安装正确没有缺失的部件。5. 序列号 SN 与二维码比较确保序列号与产品封面上刻有二维码的一致性二、常见缺陷● 标签位置错误或方向错误● 缺失螺丝● 缺少通风阀塞● 序列号与二维码之间的差异未能及时发现这些缺陷可能影响产品质量影响气密性严重还可能导致使用过程中的安全问题。三、挑战1. 复杂的检查点多个检查区域分布在产品的不同侧面传统的二维工业相机无法高效捕捉多角度、多焦点的图像。2. 大量检查项目需检查多达28个组件迫切需要快速且准确的解决方案。3. 劳动力限制人工检查耗时、劳动密集且容易出现主观错误。四、关键技术1. 成像技术TM5-900机械臂可以实现多角度图像采集并配备了自动对焦的二维相机 EIH 彩色支持自动对焦提供精准定位并通过 TMflow 拍摄清晰的检查图像。TMS EIH 拍摄的图像会存储在 AI AOI Edge 中进行分析。2. AI 驱动的检测TM AI 训练器可使400张图像进行10倍增强在35分钟内完成50次迭代训练。使得模型能够快速再训练以解决生产线的误判或异常。该系统搭载 Intel i7 12700 CPU 和 Nvidia RTX3060 GPU 能够在30秒内完成28个元件的 AI 检测满足生产周期时间 CT 要求。3. 检查工作流程● 通过 OK )检验结果上传到生产系统产品继续前往下一个工作站。● 失败 NG )结果会立即被标记提示操作员处理有缺陷的物品。五、应用场景与优势1. 应用场景非常适合制造业中的高精度目视检查任务包括检测缺失部件、识别异物以及确认零件正确位置2. 优势● 自动化取代人工操作降低了劳动力成本。● 准确性检测准确率超过99%误报率低于1%。● 效率满足高产量、高周期生产线的需求。六、结论TM AI Cobot 凭借创新的视觉技术和基于 AI 的决策能力提供了高效可靠的自动视觉检测解决方案。检测准确率超过99%误报率低于1%显著提升了效率和精度并克服了传统检测方法的局限提升了产品质量。