在汽車製造行業，總成裝配的準確性至關重要。微鏈道愛憑藉先進的 AI 視覺技術，為解決總成裝配錯漏裝問題提供了高效方案。
使用者場景：某頭部汽車零部件廠商的總成裝配產線，主要產品為汽車發動機總成。其檢測物件聚焦於發動機總成裝配過程中各類零部件的裝配情況，涵蓋螺栓、螺母、墊片等小零件，以及感測器、控制器等關鍵元件，確保裝配的完整性和準確性。
痛點：此前該產線採用傳統人工檢測和基於規則的機器視覺檢測方法。人工檢測方面，人力成本高昂，且長時間工作下，檢測人員易疲勞，導致漏檢率高達 3%。同時，人力檢測的節拍較長，每 180ms 才能完成一次檢測，嚴重影響生產效率。基於規則的機器視覺檢測雖能在一定程度上提高檢測效率，但面對複雜的裝配場景和從未見過的錯漏裝情況，誤報率高達 20%，且每次生產換型時，需耗費 2 小時重新程式設計除錯，嚴重影響生產進度和產品質量。
技術原理
微鏈道愛採用先進的無監督異常檢測演算法和 3D 成像技術。在演算法層面，無監督異常檢測僅需使用良品進行建模，它透過學習良品的特徵分佈，構建一個標準模型。當檢測物件的特徵與該標準模型出現較大偏差時，即可判定為異常，也就是錯漏裝情況。這種演算法的強大之處在於，它能夠識別出從未在訓練資料中出現過的錯漏裝缺陷，大大提高了檢測的泛化能力。在成像方面，自研 3D 相機配合三維形貌重建技術，能夠精確獲取發動機總成的三維形貌資訊。相比於傳統的 2D 成像，3D 成像可以捕捉到物體的深度和形狀資訊，對於檢測隱藏焊點、共面度以及微米級形貌等問題具有顯著優勢，能夠更準確地判斷零部件是否裝配正確。
- 無監督異常檢測演算法學習良品特徵分佈，構建標準模型，識別異常情況。
- 自研 3D 相機獲取三維形貌資訊，配合三維形貌重建技術，提高檢測準確性。
- 3D 成像能捕捉深度和形狀資訊，有效檢測隱藏和細微裝配問題。
微鏈道愛解決方案與產品介紹
微鏈道愛提供了 DaoAI AI AOI 軟體系統和 DaoAI 2D / 3D AI AOI 裝置。DaoAI AI AOI 軟體系統具備強大的視覺基礎模型特徵認知能力，僅需一塊良品 5 分鐘即可完成 0 程式碼自動程式設計。其採用的 APDT 正樣本/少樣本學習方法，只需 10 張良品就能進行高效學習，同時語義誤報過濾功能可有效降低誤報率。DaoAI 2D / 3D AI AOI 裝置整合了自研 3D 相機和三維形貌重建技術，能夠精確檢測隱藏焊點、共面度和微米級形貌等問題。在落地實施中，將裝置安裝在總成裝配產線的關鍵位置，軟體系統實時處理相機採集的資料，快速準確地判斷是否存在錯漏裝情況，並及時反饋給生產線進行調整。
微鏈道愛的產品憑藉先進技術，為汽車總成裝配錯漏裝檢測帶來高效解決方案。
量化成效：採用微鏈道愛的解決方案後，檢測效果顯著提升。檢出率高達 99%，漏檢率降低至 <1%，極大地提高了產品質量。誤報率降低了 -85%，減少了不必要的人工複檢和停機調整時間。生產換型時間從原來的 2 小時縮短至 5min，大幅提高了生產靈活性和效率。
常見問題
微鏈道愛如何解決汽車總成裝配錯漏裝問題？
微鏈道愛採用先進無監督異常檢測演算法和3D成像技術，提供DaoAI AI AOI軟體系統與DaoAI 2D / 3D AI AOI裝置，高效檢測錯漏裝，保障裝配準確完整。
與傳統檢測方法相比，微鏈道愛方案有何優勢？
傳統方法漏檢、誤報率高，換型除錯久。微鏈道愛方案檢出率達99%，誤報率降85%，換型僅5分鐘，能識別新缺陷，顯著提升效率與質量。
微鏈道愛的軟體系統有什麼特點？
DaoAI AI AOI軟體系統視覺基礎模型特徵認知強，5分鐘0程式碼自動程式設計，APDT學習法用10張良品高效學習，語義誤報過濾功能降低誤報。
本文由人工智慧生成。文中客戶案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質；官方標定口徑以產品頁為準。