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应用场景

AI 视觉应用程序为制造带来智能自动化，使用摄像头和深度学习来自动检查产品、计算零件、读取代码、验证装配、引导机器人等。每个应用程序都是按任务组织的，因为任务决定了相机看到的内容、模型的训练方式以及输出是检查决策还是物理运动。这些应用程序分为两个系列：人工智能检查和人工智能机器人。每个页面都汇集了该任务经过验证的生产部署，帮助您找到最适合您的生产线的应用程序。

AI 视觉检测

用于抵制自动化检查的人工智能检查应用程序：没有固定模式的缺陷、只有人可以记录的读数以及依赖于注意力的程序。每个页面都会收集摄像头或 AR 设备接管检查的部署情况，以确保规则和视力仍然缺失。

OCR 光学字符识别

工业 OCR 读取文档扫描仪从未设计过的标记：蚀刻在金属上的字符、在反光帽上弯曲的字符或因过程本身而模糊的字符。这些部署显示了捕获到可追溯系统中的序列号和批次代码，无需手动键入。

计数验证

人工智能计数消除了每个人都不信任但无论如何都会重复的计数，对堆叠、重叠或类似的物品进行计数。这里的部署显示盘点并在几秒钟内从摄像机视图中完成设置检查，总数不会根据计数人员的不同而变化。

分类识别

人工智能排序和分类可以处理那些对于固定规则而言过于微妙的差异的项目，例如生产等级或接近相同的硬币。这些部署显示了从示例图像中学习到的排序，与需要不断重新调整阈值的自然变化保持同步。

装配验证

当设备仍在车站时，人工智能装配验证会发现错误或丢失的组件，而返工需要几分钟而不是拆卸。这些部署显示了实时检查正确配置的构建，而不会减慢操作员的速度。

瑕疵检测

人工智能缺陷检测解决了规则无法解决的问题：两次看起来都不一样的缺陷、移动位置以及隐藏在背景纹理中。这些部署表明制造商从少量标记图像中训练检测，然后在新缺陷类型出现时保持准确性。

质量检测

人工智能质量检验接管了生产线末端的判断，产品必须整体通过，可接受的变化看起来很像缺陷。这里的部署显示最终检查以线速度运行，没有疲劳给人类分级人员带来的漂移。

判别有无

存在和不存在检测缩小了丢失部件漏掉的间隙：部件太小或太多，以至于眼睛会掠过空的位置。这些部署显示了在设备继续前进之前确认的每个口袋、连接器和紧固件，其速度是手工计数无法比拟的。

远程监控

人工智能远程监控取代了巡视，摄像头永远不会离开现场，监视机器和仪表只会在两次访问之间发生故障。这些部署表明，现有的 IP 摄像机变成了持续的监督，将异常状态推送给需要采取行动的人。

仪表读取

自动仪表读数结束了走到表盘前、眯着眼睛写下系统无法验证的数字的例行公事。这些部署显示模拟仪表和指示面板转换为记录的数字数据，超出范围的读数在发生时立即标记。

安全监测

人工智能安全监测的目标是检查从装载程序到到达患者身上的污染等步骤中的疏忽导致的事故。这些部署显示检查每次都按照书面标准运行，并且记录不依赖于任何人的记忆。

SOP 合规

AI SOP 合规性解决了书面程序与车站实际发生的情况之间的差距，经验丰富的操作员会漂移，而新操作员会猜测。这些部署显示 AR 指导可以立即捕获跳过或重新排序的步骤，而不是在下一次审核时捕获。

AI 机器人自动化

用于自动化处理任务的人工智能机器人应用程序常常会拒绝：杂乱地堆放在箱子中的零件、没有规律地堆放的托盘、每个循环中位置不同的工件。每个页面都收集了 3D 视觉为机器人提供固定编程无法提供的位置数据的部署。

视觉导引机器人

视觉引导机器人技术缩小了教学路径与真实部分之间的差距，而真实部分永远不会准确地位于程序假设的位置。这些部署展示了机器人对工件的实际位置进行密封、修整、标记和打磨，并在每个周期进行新鲜测量。

无序抓取

机器人垃圾箱拣选解决了机器人远离垃圾箱的呈现问题：零件随机混杂、重叠、反光或半透明。这些部署显示 3D 视觉为每个零件找到了无碰撞的拾取，小至几毫米宽的碎片。

机床上下料

由于零件到达时没有固定方向，因此机器人机器负责仍需手动进行的装载步骤。这些部署显示 3D 视觉可以直接从料箱中生成原始工件的拾取坐标，因此机器不再需要在周期之间等待人员。

精准拾取与放置

视觉引导拾取和放置消除了严格自动化所需的夹具和进料器，定位未固定且混合呈现的物品。这些部署展示了机器人装载齿轮、为装配线供料和处理易碎货物，而无需为每个零件配备专用工具。

码垛与拆垛

针对混合箱负载的机器人卸垛，其中箱子的尺寸、标签和堆叠模式各不相同。人工智能视觉对顶层进行分段，并在每个周期挑选多个箱子，处理到达时没有固定模式进行编程的托盘。

料架上下料

玻璃纤维线轴的机器人卸架，将重型线轴从运输架上提起，这些线轴以可变的间距和对齐方式到达。 3D 视觉可定位每个线轴，因此机器人无需手动处理笨拙的大批量零件即可卸载。

物料分拣配套

机器人套件所采用的零件种类繁多，无法满足基于送料器的自动化的要求，其中一个套件涵盖数十个部件，小至 5 毫米垫圈。这些部署显示了从箱子中识别和组装的混合套件，无需为每个零件编号构建专用的送料器。

打磨去毛刺

由 3D 匹配引导的机器人打磨和钢轨边缘修整，其中铸造和焊接零件变化很大，以至于教导的路径会留下材料或切割太深。机器人测量每个工件并根据实际几何形状调整刀具路径。

三维匹配

3D 匹配缩小了程序假设零件所在位置与实际位置之间的差距，一个循环又一个循环。这些部署显示扫描的工件与其参考模型对齐，因此工具可以跟踪弯曲且不一致的表面，而无需重新固定。

SolVision · Defect detection

Run your own parts through SolVision —

Bring your defect images, get a trained inspection model back.