在汽車零部件生產中，緊固件擰緊工序的質量檢測至關重要。微鏈道愛憑借先進的AI視覺技術，為汽車行業提供了高效、精準的檢測解決方案。
用戶場景：某頭部汽車零部件廠商的緊固件擰緊產線上，需要對各類汽車零部件上的緊固件擰緊狀態進行檢測。產品涵蓋了發動機缸體、變速箱殼體等多種關鍵零部件，檢測對象主要是擰緊後的螺栓、螺母等緊固件，確保其擰緊程度符合生產標準。
痛點：傳統的檢測方式主要依賴人工，不僅效率低下，而且漏檢率高達5%，誤報率也達到3%左右。人工檢測還存在人力成本高、劳動強度大的問題，且在換型生產時，需要花費約1小時進行檢測設備的調試，嚴重影響了生產效率。此外，人工檢測難以滿足高速產線實時全檢的需求，無法保證產品質量的穩定性和一致性。
技術原理
微鏈道愛采用先進的AI算法和高精度成像技術解決上述問題。AI算法方面，通過深度卷積神經網絡，對大量的緊固件擰緊圖像進行訓練學習，使系統能夠準確識別不同類型、不同規格緊固件的擰緊狀態。深度卷積神經網絡具有強大的特征提取能力，能夠從圖像中提取出诸如螺栓頭部的角度、螺母的位置等細微特征，從而判斷擰緊是否合格。
- 在成像技術上，使用自研的3D相機進行圖像采集。3D相機能夠獲取緊固件的三維形貌信息，相比傳統的2D成像，能夠更全面、準確地反映緊固件的實際狀態。通過三維形貌重建技術，將采集到的三維數據進行處理，生成清晰、準確的三維模型，為後續的檢測分析提供了更丰富的信息。
- 這種結合AI算法和3D成像的技術原理之所以有效，是因為它充分利用了AI的智能分析能力和3D成像的高精度信息，能夠在複雜的生產環境中準確識別緊固件的擰緊狀態，大大提高了檢測的準確性和可靠性。
微鏈道愛解決方案與產品介紹
微鏈道愛提供了DaoAI AI AOI軟件系統和DaoAI 2D / 3D AI AOI設備。DaoAI AI AOI軟件系統具有強大的特征認知能力，利用視覺基礎模型，只需一塊良品5分鐘即可完成0代碼自動編程。通過APDT正樣本/少樣本學習功能，僅需1-20張良品圖像就能完成模型訓練，大大縮短了模型訓練時間。同時，語義誤報過濾功能能夠有效減少誤報情況，提高檢測的準確性。
微鏈道愛的技術為汽車零部件緊固件擰緊檢測帶來了高效、精準的解決方案。
DaoAI 2D / 3D AI AOI設備配備自研3D相機，可進行三維形貌重建，能夠檢測隱藏焊點、共面度以及微米級形貌。在緊固件擰緊檢測中，該設備可以清晰地獲取緊固件的三維信息，準確判斷擰緊狀態。設備支持SDK / API / Docker部署，並且可以實現100%本地私有化部署，確保數據不出廠，保障了數據安全。
量化成效：采用微鏈道愛的解決方案後，緊固件擰緊檢測的檢出率提高到了98%以上，漏檢率降低到了<2%，誤報率降低了 -70%。換型時間從原來的約1小時縮短到了5分鐘，大大提高了生產效率，滿足了高速產線實時全檢的需求。