在AOI缺陷检测场景中,传统机器视觉图像误判比率高,品质风险高,人员进行复判,造成资源浪费
通过产品缺陷海量数据,结合AI深度学习,生成线上自动判断模型,替代人工长期学习,根据算法模型学习优化,从而降低 AOI机台误判率,提升直通率。
多条SMT线生产时,通过印刷机制程后,锡膏检查机(SPI)报警率高,需增加人力调参
运用AI模型检测不同产品的最佳锡膏印刷设定参数,系统自动推荐参数值,取代人工反复调参,提高良率,降低SPT报警率。
回炉焊设定均依赖人员经验,新员工花费长时间调整试产数值,升温曲线不理想
利用AI模型预测回炉焊升温曲线,运用参数推荐功能设定最佳升温曲线目标数值,提升产出良率,降低试产调机时间。
产线工人操作动作不规范、环节少或缺漏均难核实,监控难有效定位
组装过程中人员动作轨迹监测,产品上器件错漏检测。
节约生产过程人工调参、复核时间,提升生产效率20%-30%,AOI直通率提升30%
品质复判人力缩减 50%,减少参数调整及人工确认的工作量
降低AOI误判率60%以上,整记录检测数据,实现品质回溯闭环管理,降低SPI报警率,提升产出良率7.2%
10分钟完成模型训练,步骤引导式操作,不懂AI也可轻松上手, 标准集成接口,即插即用,无需改造设备即可使用
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