在工業(yè)自動(dòng)化裝配線上，卡圈、彈墊等小型精密零部件的裝配質(zhì)量直接影響設(shè)備的安全性與可靠性。然而，由于此類零件種類繁多、外形相似度高，傳統(tǒng)視覺(jué)檢測(cè)方案常面臨錯(cuò)裝、漏裝、多裝、錯(cuò)序四大難題。

本期小明將分享明治視覺(jué)傳感器VDS20C如何結(jié)合AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)，展示如何通過(guò)"自主學(xué)習(xí)-動(dòng)態(tài)優(yōu)化"的創(chuàng)新檢測(cè)模式，實(shí)現(xiàn)裝配缺陷的高效精準(zhǔn)識(shí)別。

場(chǎng)景需求

零件卡圈、彈墊組裝完成后，利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)完成錯(cuò)裝、漏裝、多裝和錯(cuò)序的檢測(cè)

難點(diǎn)分析：

1、外形高度相似：不同規(guī)格零件材質(zhì)外形一樣，厚度相差1毫米左右

2、多材質(zhì)干擾：金屬反光、橡膠形變等材質(zhì)特性增加成像復(fù)雜度

3、動(dòng)態(tài)裝配環(huán)境：振動(dòng)、光照變化導(dǎo)致圖像采集不穩(wěn)定

4、配方頻繁切換：生產(chǎn)線需兼容數(shù)十種產(chǎn)品型號(hào)，傳統(tǒng)算法泛化性差

傳統(tǒng)視覺(jué)方案依賴人工特征設(shè)定，面對(duì)新型號(hào)或細(xì)微差異時(shí)易產(chǎn)生20%以上誤報(bào)率，且每次產(chǎn)品迭代需數(shù)周重新調(diào)試。

創(chuàng)新解決方案- AI賦能的動(dòng)態(tài)檢測(cè)

選用明治傳感VDS20C系列，內(nèi)置豐富的視覺(jué)檢測(cè)工具以及強(qiáng)大的邊緣AI加持，可進(jìn)行靈活組合和調(diào)整，以滿足各種場(chǎng)景需求，可精準(zhǔn)完成零件組裝成品的AI二分類的任務(wù)。

① 自主學(xué)習(xí)型缺陷庫(kù)

小樣本快速訓(xùn)練：僅需10-20張樣本即可建立初始模型

多模態(tài)特征融合：結(jié)合形狀、紋理、邊緣梯度等多維特征建立復(fù)合判斷標(biāo)準(zhǔn)

② 毫秒級(jí)配方切換

可視化配方管理：通過(guò)HMI界面實(shí)現(xiàn)參數(shù)拖拽式配置，僅需4步即可完成配置，降低80%部署難度

檢測(cè)效果

組裝標(biāo)準(zhǔn)

漏裝彈墊和卡圈

漏裝卡圈

多裝卡圈

彈墊錯(cuò)裝成平墊

裝錯(cuò)卡圈

隨著工業(yè)4.0向縱深發(fā)展，明治VDS20C所代表的自主學(xué)習(xí)型AI視覺(jué)檢測(cè)方案，必將成為智能工廠神經(jīng)系統(tǒng)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

從汽車精密裝配到3C電子檢測(cè)，從醫(yī)藥包裝驗(yàn)證到新能源電池品控，其應(yīng)用場(chǎng)景正在快速向多領(lǐng)域滲透。