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2025年制造業(yè)AI質(zhì)控系統(tǒng)實測:這5個視覺檢測算法讓良品率提升40%

來源于本站原創(chuàng) 2025年07月28日 閱讀(

2025年制造業(yè)AI質(zhì)控系統(tǒng)實測:這5個視覺檢測算法讓良品率提升40%

在2025年的制造業(yè)領(lǐng)域,質(zhì)量控制始終是企業(yè)提高競爭力、降低成本的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。隨著科技的飛速發(fā)展,AI技術(shù)在制造業(yè)質(zhì)控系統(tǒng)中的應(yīng)用越來越廣泛。近期的一系列實測表明,有5個視覺檢測算法在提升制造業(yè)良品率方面表現(xiàn)卓越,成功讓良品率提升了40%,下面我們就來詳細(xì)了解一下。

算法一:深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在視覺檢測中可謂是中流砥柱。傳統(tǒng)的質(zhì)量檢測方法往往依賴人工或者簡單的機器視覺算法,對于復(fù)雜的缺陷特征識別能力有限。而CNN能夠自動從大量的圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到物體的特征,無論是表面的劃痕、瑕疵,還是內(nèi)部的結(jié)構(gòu)缺陷,它都能精準(zhǔn)識別。

在實際應(yīng)用中,某汽車零部件制造企業(yè)引入了基于CNN的視覺檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過對生產(chǎn)線上的零部件進行實時圖像采集和分析,能夠快速判斷零部件是否存在缺陷。與傳統(tǒng)的檢測方法相比,CNN算法的檢測準(zhǔn)確率大幅提高,同時檢測速度也提升了數(shù)倍,有效降低了次品率,提高了生產(chǎn)效率。

算法二:生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)

生成對抗網(wǎng)絡(luò)由生成器和判別器組成,在制造業(yè)視覺檢測中有著獨特的應(yīng)用。GAN可以通過學(xué)習(xí)正常產(chǎn)品的圖像特征,生成與真實產(chǎn)品高度相似的圖像。在檢測過程中,將待檢測產(chǎn)品的圖像與生成的圖像進行對比,如果差異超過一定閾值,則判定該產(chǎn)品為次品。

一家電子產(chǎn)品制造企業(yè)利用GAN算法對電路板進行檢測。由于電路板的線路復(fù)雜,傳統(tǒng)的檢測方法容易出現(xiàn)漏檢的情況。而GAN算法能夠準(zhǔn)確地識別出電路板上的微小缺陷,如線路斷裂、短路等。通過這種方式,企業(yè)的電路板良品率得到了顯著提升,減少了因次品造成的經(jīng)濟損失。

算法三:目標(biāo)檢測算法YOLO

YOLO(YouOnlyLookOnce)是一種快速的目標(biāo)檢測算法,它能夠在一張圖像中同時檢測出多個目標(biāo)。在制造業(yè)中,YOLO算法可以用于檢測產(chǎn)品的裝配是否正確,以及是否存在缺失零部件的情況。

例如,在家具制造行業(yè),YOLO算法可以對家具的各個部件進行實時檢測,確保每個部件都安裝到位。如果檢測到某個部件缺失或者安裝錯誤,系統(tǒng)會及時發(fā)出警報,提醒工人進行處理。通過使用YOLO算法,企業(yè)能夠有效提高產(chǎn)品的裝配質(zhì)量,減少因裝配問題導(dǎo)致的次品率。

算法四:圖像分割算法U-Net

U-Net是一種用于圖像分割的深度學(xué)習(xí)算法,它能夠?qū)D像中的不同對象分割開來。在制造業(yè)視覺檢測中,U-Net算法可以用于對產(chǎn)品的表面缺陷進行精確分割和識別。

以塑料制品制造企業(yè)為例,U-Net算法可以將塑料制品表面的劃痕、氣泡等缺陷從正常區(qū)域中分割出來,便于后續(xù)的分析和處理。通過對缺陷的精確分割,企業(yè)可以更加準(zhǔn)確地評估產(chǎn)品的質(zhì)量狀況,采取相應(yīng)的措施進行改進。

算法五:遷移學(xué)習(xí)算法

遷移學(xué)習(xí)算法允許在一個任務(wù)上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到另一個相關(guān)的任務(wù)中。在制造業(yè)視覺檢測中,由于不同產(chǎn)品的圖像特征可能存在一定的相似性,遷移學(xué)習(xí)算法可以利用已有的模型知識,快速適應(yīng)新的檢測任務(wù)。

一家機械制造企業(yè)在引入新的產(chǎn)品生產(chǎn)線時,利用遷移學(xué)習(xí)算法對已有的視覺檢測模型進行微調(diào),快速實現(xiàn)了對新產(chǎn)品的質(zhì)量檢測。這種方法不僅節(jié)省了大量的訓(xùn)練時間和數(shù)據(jù),還提高了檢測模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

這5個視覺檢測算法在2025年的制造業(yè)AI質(zhì)控系統(tǒng)中發(fā)揮了重要作用,成功讓良品率提升了40%。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展,相信未來會有更多更先進的算法應(yīng)用到制造業(yè)中,為制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展提供有力支持。


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