天眼平台：实现拧螺丝力矩与视觉双检的高效方案

在工业生产中，拧螺丝工序的检测至关重要。微链道爱天眼 SkyVision 平台凭借先进技术，为该工序带来了高效、准确的检测方案，解决了传统检测方法的诸多痛点。

在工业制造领域，螺丝的拧紧工序是众多生产流程中的关键环节。从大型机械设备到小型电子设备，螺丝的拧紧状态直接影响着产品的质量和稳定性。某头部工业制造厂商的装配产线中，有一道关键工序就是拧螺丝，其产品为大型机械设备。在这个工序中，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，这属于典型的工业 SOP（标准作业程序）/ 作业规范范畴。准确的检测能够确保产品符合质量标准，避免因螺丝问题导致的设备故障和安全隐患。

痛点：为什么难

在以往的检测中，存在诸多量化困境。首先是漏检率问题，约达到 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。这些未被检测出的螺丝问题可能会在产品使用过程中引发故障，增加售后维修成本和客户投诉风险。其次，误报率较高，约为 15%。大量的误报信息会增加操作人员的工作量，他们需要花费额外的时间去核实这些误报，降低了工作效率。而且，由于缺乏原生统一技术，在行为识别的准确性上大打折扣。传统的检测方法往往依赖于人工经验和简单的传感器，难以对螺丝的拧紧行为和状态进行准确判断，导致检测效率低下。此外，人力成本也居高不下，因为需要大量的人力进行检测和复检工作。当产品换型时，重新设置检测参数需要花费大量时间，这会影响生产进度，降低生产效率。

这些问题的根源在于传统检测方法的局限性。传统方法缺乏先进的技术支持，无法对螺丝的复杂状态进行准确识别。同时，不同的检测环节可能采用不同的技术和设备，缺乏统一的标准和流程，导致检测结果的准确性和一致性难以保证。而且，传统方法对于产品换型的适应性较差，需要人工重新设置参数，这不仅耗时，还容易出现人为错误。

技术原理

微链道爱天眼 SkyVision 0 代码视频监控 AI 平台采用了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。高清相机能够提供清晰、准确的图像，为后续的分析和检测提供可靠的数据基础。其硬件原理基于边缘盒子，边缘盒子具有强大的实时处理能力，能够对相机采集的数据进行快速处理和分析，并及时发出告警。与传统的集中式处理方式相比，边缘盒子能够实现 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。

在算法上，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。与传统的算法相比，DaoAI World 模型能够更好地理解螺丝的拧紧过程和状态，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。这意味着当产品换型时，平台能够快速调整检测模型，无需花费大量时间重新设置参数，大大提高了生产效率。

典型应用场景

• 螺丝拧紧力矩检测：通过高清工业相机捕捉螺丝拧紧过程中的图像和视频信息，利用计算机视觉算法和 DaoAI World 世界模型分析螺丝的拧紧角度和力度，判断力矩是否达标。难点在于准确测量螺丝的拧紧角度和力度，以及不同螺丝型号和材质对力矩的影响。
• 螺丝外观损坏检测：利用高清相机拍摄螺丝的外观图像，通过深度学习模型识别螺丝表面的划痕、裂纹等损坏情况。难点在于区分正常的表面瑕疵和真正的损坏，以及不同光照条件对检测结果的影响。
• 螺丝安装位置检测：通过分析螺丝在产品上的位置和角度，判断螺丝是否安装正确。难点在于准确识别螺丝的位置和角度，以及不同产品的安装要求差异。
• 螺丝缺失检测：通过图像识别技术，判断产品上是否存在螺丝缺失的情况。难点在于在复杂的生产环境中准确识别螺丝的存在与否。

落地案例

某大型工业制造企业，拥有多条装配产线，每天生产大量的大型机械设备。在引入微链道爱天眼 SkyVision 平台之前，该企业的拧螺丝工序检测存在漏检率高、误报率高、检测效率低等问题。漏检率约为 3%，误报率约为 15%，产品换型时重新设置检测参数需要数小时。在上线过程中，微链道爱团队对企业的生产流程进行了详细的调研和分析，根据企业的实际需求对平台进行了定制化配置。经过一段时间的调试和优化，平台正式上线运行。

天眼 SkyVision 平台让工业拧螺丝检测更准确高效，显著提升了生产质量和效率。

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。

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。

本文由人工智能生成。文中客户案例为基于产品真实能力的模拟场景，成效数字为示例性质；官方标定口径以产品页为准。