基于深度學習的汽車裝配在線檢測案例

案例五：基于深度學習的汽車裝配在線檢測案例5.1項目背景簡易科技定位為智能制造服務、系統(tǒng)與解決方案供應商，為持續(xù)提升效益提供信息化手段、工具、平臺和服務，達到為客戶提升效益和質量的目標。項目解決的痛點：1、企業(yè)檢測成本高，部分或全部取代人工檢測；2、產品實時在線全檢代替離線抽樣檢測，提高產品檢測效率。3、產品質量檢測的自動化、智能化。5.2項目實施預期目標：-完成汽車零部件產品質量在線檢測系統(tǒng)開和設計；實施思路：吸收國外先進的科學理論和技術，借鑒行業(yè)發(fā)展的最新成果。發(fā)揮企業(yè)技術人員的攻關能力，針對企業(yè)的需求和痛點，展開技術攻關，通過大量的分析和研究不斷升級迭代，完善了解決方案，形成了本公司的專利技術。實施架構組織與計劃：完成項目的立項、項目組織的建設、項目啟動系統(tǒng)規(guī)劃：主要完成需求調研，形成系統(tǒng)的業(yè)務藍圖。12第二階段：系統(tǒng)研發(fā)：完成系統(tǒng)軟、硬件開發(fā)，系統(tǒng)的測試。上線準備：主要完成上線前的各種準備工作。第三階段：系統(tǒng)上線：主要完成系統(tǒng)的正式運行，完善系統(tǒng)運行。第四階段在業(yè)內樹立良好的企業(yè)形象和信譽，形成自己的服務品牌，領域：工業(yè)，主要針對汽車制造業(yè)本項目重點圍繞質量檢測需要的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸以及數(shù)據(jù)處理和比對等主要環(huán)節(jié)。采集生產線電壓、擠膠壓力、冷卻溫度、牽引速度、運轉速度等數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)流量約為1MB/s。通過千兆高速有線傳輸網絡，傳輸至大數(shù)據(jù)計算分析平臺。同時采用4部工業(yè)攝像機對生產線末端輸出機的成品進行圖像拍照，每部攝3像機的數(shù)據(jù)流量最大為29.5M/s，四部攝像機的數(shù)據(jù)流量為118M/s，每天產生的圖像數(shù)據(jù)量約為3T，也采用千兆有線網絡進行傳輸。經過在線質量實時判決系統(tǒng)分析對比，將對比分析結果數(shù)據(jù)傳輸至大數(shù)據(jù)計算分析平臺，結合生產線采集數(shù)據(jù)進行智能決策分析。隨著對存儲量不斷增加的數(shù)據(jù)進行挖掘分析，生成產品質量發(fā)展趨勢預測和生產線狀態(tài)預判，降低生產廢品率，縮短生產周期，提高企業(yè)的生產管理效率。自動化沖壓產品檢測：級進模沖壓線異物掉入及料帶拱起智檢測指標：異物的最小當量直徑為3mm；料帶拱起的最小高度為20mm；系統(tǒng)從監(jiān)測到異物或拱料到機床停機最大時間為200ms；系統(tǒng)每秒采集處理40張圖片，完全滿足級進模機床的最大沖壓頻率60沖次/min；多產品數(shù)據(jù)智能分析，防止質量及安全事故發(fā)生。4膠管表面缺陷監(jiān)測檢測到的凸點5測到的劃縫鋁箔標記675.3實施效果項目實施對客戶的經濟效益提升較大，根據(jù)我們的客戶測算，為凌云工業(yè)提升的效益如下：效率提升，設備全局效率由65%提升到70%；質量提升，合格品率