天眼平台实现拧螺丝力矩+视觉双检

在工业生产的拧螺丝工序中，保证螺丝拧紧的力矩和视觉检测的准确性至关重要。微链道爱天眼 SkyVision 0 代码视频监控 AI 平台凭借先进技术，为这一工序提供高效可靠的解决方案。

用户场景：某头部工业制造厂商的装配产线中，有一道关键工序是拧螺丝。该工序的产品为大型机械设备，检测对象是螺丝的拧紧状态，包括力矩是否达标以及螺丝外观是否有损坏、安装是否正确等，属于典型的工业 SOP / 作业规范范畴。

痛点：在以往的检测中，存在诸多量化困境。漏检率达到了约 3%，这意味着每生产 100 个产品，可能有 3 个存在螺丝拧紧问题未被发现。误报率也较高，约为 15%，大量的误报信息增加了操作人员的工作量。同时，由于缺乏原生统一技术，在行为识别的准确性上大打折扣，导致检测效率低下，人力成本也居高不下。而且，当产品换型时，重新设置检测参数需要花费大量时间。

技术原理

天眼 SkyVision 0 代码视频监控 AI 平台采用先进的计算机视觉算法和深度学习技术。在成像方面，利用高清工业相机捕捉螺丝的图像和视频信息。其硬件原理基于边缘盒子，能够实时处理数据并进行告警。

• 算法上，通过 DaoAI World 世界模型进行语义理解，该模型具有统一底座，能够对螺丝的拧紧行为和状态进行准确的语义分析，从而提高行为识别的准确性。
• 深度学习模型经过大量数据训练，在现场能够实现小时级的自有模型训练，快速适应不同的产品和检测需求。
• 边缘盒子的实时计算能力，确保数据能够在本地快速处理，实现 100% 本地化数据不出场，保障了数据的安全性和检测的实时性。

微链道爱解决方案与产品

以天眼 SkyVision 0 代码视频监控 AI 平台为核心，该平台具备现场小时级训练自有模型的能力，无需复杂编程，操作人员可以快速根据不同产品需求训练模型。对于拧螺丝力矩和视觉双检，平台能够准确识别螺丝的拧紧行为和状态。同时，结合边缘盒子实时告警功能，一旦检测到螺丝拧紧不符合规范，立即发出告警。此外，DaoAI World 世界模型的语义理解能力，进一步提升了检测的准确性。在配套上，可结合 DaoAI AI AOI 软件系统进行辅助，利用其视觉基础模型的特征认知，提高对螺丝外观的检测精度。

天眼 SkyVision 平台，让工业拧螺丝检测更准确高效。

量化成效：通过使用天眼 SkyVision 平台，漏检率降低至 <0.6%，检出率达到了 99.4%。误报率降低至 −63%，大大减少了操作人员的无效工作量。产品换型时间从原来的数小时缩短至 5min，提高了生产效率。