通過開發(fā)基于AI的檢測解決方案，施耐德電氣工廠的應用變得更容易解決，并且提供非常準確的結果。我們預計每年能節(jié)省40,000歐元，并使生產浪費降低到了微不足道的水平。
-- Martin Yordanov
施耐德電氣方法與維護經(jīng)理
電子元器件的不斷小型化使施耐德電氣等眾多制造商能夠制造出尺寸更小、重量更輕、運行更快速、更高效的配電和電氣保護產品。但與此同時，制造微型電子元器件也面臨著各種新的檢測挑戰(zhàn)。例如，尺寸的縮小導致焊接需要更高的精度，如果考慮從溫度到元件放置等多種不同條件，這個過程會變得更加復雜，每個條件的變化都會影響電子設備中焊接點的最終質量，這使得傳統(tǒng)焊接檢測系統(tǒng)難以投入使用。
*不同類型的點焊，從左到右：針腳到針腳、焊線到針腳/焊盤、焊線到焊線
施耐德電氣有限公司是一家全球化電氣企業(yè)，為100多個國家的能源及基礎設施、工業(yè)、數(shù)據(jù)中心及網(wǎng)絡、樓宇和住宅市場提供整體解決方案。
施耐德電氣位于保加利亞普羅夫迪夫的電氣智能化工廠，就面臨著這樣棘手的焊接檢測難題：
● 焊接產品缺陷類型、大小和位置存在較大差異，導致產品質量不一致
● 傳統(tǒng)機器視覺檢測誤報率過高，致使導致合格零件被丟棄，原材料使用效率低
● 缺乏利用檢測結果數(shù)據(jù)優(yōu)化工藝的能力，導致生產效率低下
集中式AI檢測解決方案
存在大量變化的缺陷對于基于規(guī)則的機器視覺而言過于棘手，康耐視結合施耐德電氣的焊接應用特性，為其提供了In-Sight D900視覺系統(tǒng)與DataMan讀碼器系統(tǒng)相結合的集中式AI檢測解決方案。它夠利用AI來自動識別缺陷并為缺陷分類，識別同類物體上視覺相似但有差異的缺陷，以確定它們是真正的缺陷，還是可接受的異常。同時還能利用AI 技術進行實時"邊緣"學習，提供快速、準確的結果。
*In-Sight D900視覺系統(tǒng)
康耐視集中式AI檢測解決方案在施耐德電氣智能化工廠投入使用后，幫助工廠改進了焊接流程的管理，提高了生產效率，并顯著降低了制造過程中的損失：
● 避免了過度檢測，減少了生產線上的報廢
● 檢測過程實現(xiàn)自動化，提高了生產線的生產力
● 減少原材料消耗，工廠每年節(jié)省40,000歐元費用
*康耐視In-Sight D900視覺系統(tǒng)執(zhí)行焊接檢測
康耐視的深度學習解決方案，是以先進的機器學習算法為基礎，經(jīng)過現(xiàn)場測試、優(yōu)化且可靠的技術。在電子行業(yè)的應用中，除了上述提及的焊接缺陷檢測，無論是元件定位、外觀檢測、分類還是字符識別應用，其都能夠快速部署并實現(xiàn)自動化檢測。更多深度學習技術在電子行業(yè)中的應用信息，您可以登入康耐視官網(wǎng)進行了解。