天眼平台：实现装配工序漏步精准检测

工业制造中，装配工序的精准执行是确保产品质量的关键环节。然而，传统的检测方式在应对装配工序漏步问题时面临诸多挑战。微链道爱天眼 SkyVision 平台凭借先进的技术，为这一难题提供了有效的解决途径。

在当今竞争激烈的工业制造领域，产品的质量和生产效率是企业立足市场的关键因素。其中，装配工序作为工业生产的重要环节，其准确性直接关系到产品的性能和可靠性。某头部工业制造厂商的产品装配产线，主要负责复杂机械设备的装配工序。这些机械设备由多个零部件组成，每个装配步骤都需要严格按照标准操作流程（SOP）执行。一旦出现漏步情况，可能导致产品性能下降，甚至无法正常使用。因此，确保装配工序的精准执行对于保障产品质量至关重要。

痛点：为什么难

传统的装配工序检测主要依赖人工巡检，但这种方式存在较大局限性。从漏检率来看，人工检测的漏检率高达 12%，难以保证 100%全检。这是因为在复杂的装配过程中，一些细微的漏步情况容易被忽略。例如，某些小型零部件的漏装，或者装配顺序的微小错误，人工很难在短时间内准确识别。而且人工检测受到检测人员的经验、注意力等因素的影响，不同的检测人员可能会得出不同的检测结果，导致漏检情况时有发生。

在误报率方面，人工检测的误报率约为 15%，这增加了不必要的复检工作量。由于人工判断的主观性较强，一些正常的装配情况可能会被误判为漏步，从而导致产品需要进行额外的检查和验证，浪费了大量的时间和人力成本。此外，人力成本高也是传统检测方式的一大痛点。随着劳动力成本的不断上升，企业需要支付高额的工资来雇佣检测人员。而且在产线换型时，需要重新培训检测人员，换型时间长达 30min，严重影响了生产效率。这是因为不同的产品装配工序可能存在差异，检测人员需要重新学习和掌握新的检测标准和方法，这一过程不仅耗时耗力，还容易出现人为错误。

随着智慧安防、视频监控、行为识别等技术的发展，传统人工检测方式已无法满足行业对生产过程精准监控和合规性的要求。在现代工业生产中，对产品质量的要求越来越高，需要对装配工序进行实时、精准的检测。而传统人工检测方式无法实现这一点，无法及时发现和纠正装配过程中的漏步问题，从而影响产品的质量和生产效率。

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。其基于 DaoAI World 世界模型的语义理解能力，能够对装配场景中的各种元素进行精准识别和分析。该平台通过现场部署的监控摄像头获取实时视频画面，利用卷积神经网络（CNN）对画面中的装配动作和零部件状态进行特征提取和分类。

具体来说，模型能够学习每个装配步骤的标准特征。当出现与标准不符的情况时，如某个零部件未安装或装配顺序错误，平台可以快速识别并判断为漏步事件。与传统方法相比，这种方式具有更高的准确性和效率。传统的人工检测主要依赖于人的视觉和经验，容易受到主观因素的影响，而天眼平台通过计算机算法和深度学习技术，能够客观、准确地对装配过程进行检测，大大提高了检测的精度。此外，平台的边缘盒子具备实时计算能力，能够在本地对视频数据进行处理和分析，实现 100%本地化数据不出场，保证数据安全的同时提高检测效率。利用 0 代码编程技术，现场人员可以在小时级内完成自有模型的训练，无需专业的编程知识，大大缩短了模型部署时间。

典型应用场景

• 零部件漏装检测：在机械设备装配过程中，某些小型零部件的漏装可能会影响产品的正常使用。天眼平台通过对监控画面中零部件的识别和分析，能够准确判断是否存在零部件漏装的情况。难点在于小型零部件可能在画面中所占比例较小，需要平台具备较高的图像识别精度。
• 装配顺序错误检测：每个装配步骤都有其特定的顺序，一旦顺序错误，可能导致产品无法正常组装。平台通过学习标准的装配顺序，对实时画面中的装配动作进行分析，能够及时发现装配顺序错误的情况。难点在于要准确区分不同装配动作的先后顺序，需要对装配过程有深入的理解和分析。
• 螺栓拧紧度检测：在装配过程中，螺栓的拧紧度直接关系到产品的稳定性和安全性。天眼平台可以通过对螺栓的图像特征进行分析，判断螺栓是否拧紧。难点在于螺栓的拧紧度在图像上的表现可能不明显，需要平台具备较强的特征提取和分析能力。
• 垫片安装检测：垫片的安装是否正确会影响产品的密封性能。平台通过对垫片的形状、位置等特征进行识别，能够检测垫片是否正确安装。难点在于垫片的形状和颜色可能与周围环境相似，需要平台具备良好的图像分割和识别能力。

落地案例

某大型工业制造企业拥有多条产品装配产线，生产规模较大。该企业在采用微链道爱天眼 SkyVision 平台之前，一直使用传统的人工检测方式，面临着漏检率高、误报率高、换型时间长等问题。在上线过程中，微链道爱技术团队首先在产线关键位置部署了高清监控摄像头，确保能够全面捕捉装配过程的每个细节。然后，现场工程师根据实际的 SOP 流程，利用天眼平台的 0 代码功能，在小时级内完成了自有检测模型的训练。

天眼 SkyVision 平台的应用，为企业带来了显著的效益提升，实现了装配工序漏步的精准检测。

上线前，该企业的装配工序漏检率高达 12%，误报率约为 15%，产线换型时间长达 30min。上线后，装配工序漏步的检出率达到 98.5%，漏检率降低至 <1.5%，大大提高了产品质量的稳定性。同时，误报率降低了 -75%，减少了不必要的复检工作量。在产线换型方面，换型时间从原来的 30min 缩短至 5min，显著提升了生产效率。

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，微链道爱提供了一套完整的装配工序漏步检测解决方案。首先，在产线关键位置部署高清监控摄像头，确保能够全面捕捉装配过程的每个细节。然后，使用天眼平台的 0 代码功能，现场工程师根据实际的 SOP 流程，在小时级内完成自有检测模型的训练。平台的行为/事件识别功能可以实时监测装配过程中的每个动作，一旦检测到漏步情况，边缘盒子立即发出实时告警。

同时，结合 DaoAI World 世界模型的语义理解能力，平台能够对不同的装配场景和产品类型进行跨场景泛化，提高检测的准确性和通用性。此外，微链道爱的 DaoAI AI AOI 软件系统和 DaoAI 2D / 3D AI AOI 设备可以作为辅助，进一步提升对零部件的检测精度。

量化成效

使用天眼 SkyVision 平台后，装配工序漏步的检出率达到 98.5%，漏检率降低至 <1.5%，大大提高了产品质量的稳定性。同时，误报率降低了 -75%，减少了不必要的复检工作量。在产线换型方面，换型时间从原来的 30min 缩短至 5min，显著提升了生产效率。

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。