行 业 痛 点
关于质检，经市场调查和研究，发现电子行业的质检，面临着如下几类难点和痛点：
1产品多样性，无法统一检测方式
电子产品种类繁多，每种产品都有不同的外观、尺寸、功能特性等，这导致传统的人工检查方式无法满足生产需求。因此，如何实现对各种电子产品进行快速、准确的质量检测成为了一项挑战。
2检测精度要求高，漏判误判多
电子产品质量要求非常高，其中一些关键参数的检测需要达到极高的精度。传统的人工检查方式可能会因为人为误差而漏检或误判，可能导致产品出现问题。
3传统检测方式，效率低下
随着市场竞争的加剧，企业追求高效率生产成为了必须。大规模生产中采用人工检查方式，不仅效率低下，而且还会增加人力成本。如何在保证质量的同时提高生产效率是一个难点。
4大量数据需分析与处理
电子产品的质量检测需要收集并处理大量的数据，如何有效地处理这些数据，以及如何将数据转化为质量控制手段，是质检的另一个难点。
5故障诊断与维修，挑战大
当电子产品出现故障时，需要对产品进行快速的故障诊断和维修。对于复杂的电子产品，如何准确地确定故障原因，并采取相应的措施进行维修也是一个挑战。
解 决 方 案
上述难点痛点，电子行业的质检，可以通过引进凌犀-AI智能质检新技术破解。
AI智能质检，主要利用灵活高精度的机械臂，可对质检产品进行全方位多角度的视觉探测或探针三坐标检测，分析物体的尺寸、精度、颜色、光滑平整等质检数据。
其引导机械臂和摄像头对缺陷产品的检测区域和检测点的样本初次轨迹运动训练建模，通过增强slam AI算法实现重复物件以及不同型号物件的自动轨迹规划，自动完成后续检测区域和检测点模型训练工作，可以极大增强应用广泛性。
核 心 产 品
应用于工业现场机器人形态的视觉AI系列终端产品，具备图像智能处理、目标检测、自主移动、灵活探测运动、模式识别预警等技能，基于AI-shop可持续不断自学习增强和功能扩展能力。在一些特定场景和重复性的生产作业中替代人，以节省人力提升效率降低损害风险的作用。
核 心 功 能
● OpenCV AI深度相机SLAM自建地图、路径规划、自主导航
● 雷达+超声波+视觉多传感融合避障越障
● 6自由度灵活运动机械臂
● 网络拾音，ChatGPT等语音人机交流、指令语音控制
● Al-shop 平台应用能力更新增强和持续扩展
● 5G、wifi通讯能力
● 管理平台(AMR视觉AI机器人运维管理，低代码可视化应用定制平台，CluingAIOT场景联动组态平台、与客户系统集成API，人机交互移动APP等)
产 品 展 示
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应 用 案 例
杭州某知名电子行业公司，使用AI质检技术来检测生产原料，生产过程，以及对应的故障与维护。
1项目背景
随着电子元件微型化和复杂化，3C产品的外观缺陷、电路板、电池质量等检测面临更高的精度、准确度和效率要求，传统的质检方式容易出现主观判断、漏检、误判等问题。同时，国内不断攀升的人工成本也进一步加速了机器替代人的趋势。
为满足这些需求，可以采用3C产品智能质检系统，该系统能够全自动检测内部和外部等多种瑕疵，包括主要零件是否齐全、螺丝是否缺失或错误、玻璃平板是否存在划痕、尺寸大小测量以及颜色差异等指标。通过优化这些参数，可以提高质检的效率和准确性，从而保证3C产品的品质和生产效益。
1）在产品检测方面：企业将机器学习模型应用于图像识别，自动识别并分类产品中的缺陷和问题，并标记出需要被拒绝或返工的产品。当产品通过生产线时，AI系统对每个产品进行图像扫描，并分析产品特征以确定是否有任何缺陷或问题。如果出现任何问题，则系统会标记该产品，并发送信号给机器人或操作员，以便他们及时处理。AI系统不仅可以快速准确地检测产品缺陷，而且还可以通过学习历史数据来提高预测能力。例如，如果某种缺陷在过去的生产批次中经常出现，AI系统将能够更容易地识别和标记此类缺陷。
2）电路板质量检测方面：生产的关键零器件，电路板的质量检测是一个非常重要的环节。传统的方法是通过人工视觉进行检测，但是这种方法效率低下且容易出错。为了改善这块工作，企业用AI系统，可以快速准确地检测电路板上的缺陷和错误。
3）用在电池质量检测方面：对于手机、平板等电子设备而言，电池的品质是至关重要的。企业用AI对电池进行质量检测，通过对电池外观、尺寸、充电和放电特性等方面进行监测和分析，可以快速发现电池的问题，快速解决。
4）作用于故障预警与维护：在生产实施过程中，一旦设备出现故障，就会导致生产线停机，影响生产效率和产品质量。通过使用AI智能系统，对设备进行实时监测，并通过数据分析来预测设备故障的可能性。这样，企业可以提前采取维护措施，避免生产中断和损失。
2项目成效
公司用AI系统，提高了产品质量和生产效率，同时减少人为错误和生产成本。此外，还可以将AI系统与物联网技术相结合，实现智能生产和自动化控制。进一步实现精益化生产和智能化运营！
✔ 提高效率：可以自动化地处理大量数据，可快速识别瑕疵缺陷并异常报警，以及分类，提高了处理效率，减少了人力成本。
✔减少误判：通过使用先进的机器学习算法，可以减少人为误判的情况，提升质量检测的精度。
✔个性定制：可以根据不同行业和企业的需求，进行个性化的设计和定制，如针对工件的尺寸大小及检测精度需求，可灵活的搭配不同型号的机器。
✔自动贴标：自动高效检测外观缺陷及反光标签的色差，并做标记。
✔数据追溯：实时统计检测数据，精确记录当前生产情况，可以对每一个样本进行记录和追踪，让数据变得更加透明和可靠，在质量问题出现时也可以更加方便地进行溯源和排查。
✔智能管理：管理系统平台，可同时坚持多台系统记录瑕疵。
✔数据安全：在处理敏感数据时，用相应的安全措施保护数据，避免数据泄露或者被恶意攻击。
3社会意义
经市场实践，AI智能质检，不论是对企业，以及消费者都具有积极的意义，主旨在提高产品和服务的质量水平，推动企业的发展和创新，同时保障消费者的权益和利益。具体表现为：
1. 提高产品和服务的质量：AI智能质检能够更好地发现产品和服务中存在的问题和缺陷，并及时修复，从而提升产品和服务的质量。
2. 促进企业效率和竞争力：通过AI智能质检，企业可以更快速地发现和解决质量问题，从而减少了生产线上的停滞时间和浪费，提高了企业的效率和竞争力。
3. 提升用户体验和满意度：AI技术可以帮助企业更好地理解用户需求和反馈，不断改善和优化产品和服务，提升用户体验和满意度。
4. 保障消费者的合法权益：可以更加精准地识别产品和服务中存在的安全隐患和风险，有效保护消费者的合法权益和利益。
/ 自动化博览 2023年04期 /
