天眼平台實現裝配工序漏步精準檢測

在工業生產中，裝配工序的準確性直接影響產品質量。微鏈道愛天眼 SkyVision 平台為解決裝配工序漏步檢測難題提供了有效途徑。

用戶場景：某頭部工業製造廠商的產品裝配產線，主要負責複雜機械設備的裝配工序。在該工序中，產品由多個零部件組成，檢測對象為每個裝配步骤是否按標準操作流程（SOP）執行，一旦出現漏步情況，可能導致產品性能下降甚至無法正常使用。

痛點：在傳統的裝配工序檢測中，主要依賴人工巡檢，但人工檢測存在較大局限性。一方面，人工檢測的漏檢率高達 12%，難以保證 100%全檢，一些細微的漏步情況容易被忽略；另一方面，人工檢測的誤報率約為 15%，增加了不必要的複檢工作量。同時，人力成本高，且在產線換型時，需要重新培訓檢測人員，換型時間長達 30min，嚴重影響生產效率。此外，隨着智慧安防、視頻監控、行為識別等技術的發展，傳統人工檢測方式已無法滿足行業對生產過程精準監控和合規性的要求。

技術原理

天眼 SkyVision 0 代碼視頻監控 AI 平台采用先進的計算機視覺算法和深度學習技術。其基於 DaoAI World 世界模型的語義理解能力，能夠對裝配場景中的各種元素進行精準識別和分析。通過現場部署的監控攝像頭獲取實時視頻畫面，平台利用卷積神經網絡（CNN）對畫面中的裝配動作和零部件狀態進行特征提取和分類。

• 模型能夠學習每個裝配步骤的標準特征，當出現與標準不符的情況時，如某個零部件未安裝或裝配順序錯誤，平台可以快速識別並判斷為漏步事件。
• 平台的邊緣盒子具備實時計算能力，能夠在本地對視頻數據進行處理和分析，實現 100%本地化數據不出場，保證數據安全的同時提高檢測效率。
• 利用 0 代碼編程技術，現場人員可以在小時級內完成自有模型的訓練，無需專業的編程知識，大大縮短了模型部署時間。

微鏈道愛解決方案與產品

以天眼 SkyVision 0 代碼視頻監控 AI 平台為核心，微鏈道愛提供了一套完整的裝配工序漏步檢測解決方案。首先，在產線關鍵位置部署高清監控攝像頭，確保能夠全面捕捉裝配過程的每個細節。然後，使用天眼平台的 0 代碼功能，現場工程師根據實際的 SOP 流程，在小時級內完成自有檢測模型的訓練。平台的行為/事件識別功能可以實時監測裝配過程中的每個動作，一旦檢測到漏步情況，邊緣盒子立即發出實時告警。同時，結合 DaoAI World 世界模型的語義理解能力，平台能夠對不同的裝配場景和產品類型進行跨場景泛化，提高檢測的準確性和通用性。此外，微鏈道愛的 DaoAI AI AOI 軟件系統和 DaoAI 2D / 3D AI AOI 設備可以作為辅助，進一步提升對零部件的檢測精度。

天眼 SkyVision 平台，以其高效、精準的檢測能力，為工業裝配工序的質量保障提供了強大支持。

量化成效：使用天眼 SkyVision 平台後，裝配工序漏步的檢出率達到 98.5%，漏檢率降低至 <1.5%，大大提高了產品質量的穩定性。同時，誤報率降低了 −75%，減少了不必要的複檢工作量。在產線換型方面，換型時間從原來的 30min 縮短至 5min，顯著提升了生產效率。