AI视觉软件方案
AI视觉软件方案
基于快速深度学习技术在工业视觉与工业瑕疵检测方面的应用场景，我们与合作方研发推出了国内最早的AI工业瑕疵视觉检测软件平台。
该系列方案将“AI深度学习算法模型训练、模型测试、在线检测分析、数据分析报表、缺陷自动生成、云深度学习服务、AI 定制化算法”等一站式实现。
可根据客户实际使用场景的不同需求，选择使用不同功能模块与不同产品。
深度工业视觉识别系统
基于“快速深度学习”技术的工业视觉识别系统，在工业视觉识别中利用深度学习技术的缺陷检测、定位识别、物体分类以及OCR字符识别的场景需求一站式完全解决，大大降低算法后期的维护难度与成本
在线检测
在线检测：专为产线上实时操作检测作业而设计的产品，服务于工业检测设备前端，直接面向设备操作者，为产线检测工作提供极大便利。
功能与拓展性：检测模块、缺陷再过滤模块、数据样本反馈模块融合，能与市面上所有的运控系统、工控 系统、设备完美对接。
大数据辅助决策系统
主要用于工业产品缺陷检测的大数据统计，可以更加全面、更加高效的对生产以及检测相关数据的统计与管理。系统将对所有设备进行，联网数据汇总，通过AI分析生产与瑕疵数据，高精度推演与定位生产环节问题，对生产决策进行辅助提醒，对异常生产数据进行实时报警。以此来改善生产效率，避免事故
缺陷样本管理系统
为建立国内最完善的工业生产细分行业样本库而生。通过平台拥有的海量标注缺陷样本库，实 现了如金属、玻璃、药板、磁瓦等细分产品的上亿级超级虚拟样本，用以减少甚至彻底消除缺陷样本收集与标注的工作。能减少80%以 上的人工标注操作，减少 99% 样本采集时间，真正意义上实现了“无样本训练模型”。
工业视觉云平台
适用于中小企业，将深度学习标注、训练与检测融为一体的云服务平台，可在用户自己架设或服务商提供的服务器上运行，支持多客户端同时连接，上传样本数据进行训练测试，并将结果数据下载到本地。
通过工业视觉识别云平台，用户以较低成本实现 GPU 资源利用的最大化，降低训练测试成本，通过局域网或者广域网实现数据交换，训练、测 试模型不受空间限制。
以博世雨刮臂和雨刷为例
产品质量标准严格
博世作为汽车行业的领军企业，对雨刮臂和雨刷的质量要求极为严格。其产品必须满足严格的质量标准，包括耐用性、刮水效果、噪音控制等多个维度。这种高标准确保了博世雨刮系统的卓越性能，但也对质检环节提出了更高要求。
大规模生产的挑战
博世雨刮臂和雨刷的生产规模庞大，每天需处理成千上万的零部件。传统的人工质检方式难以应对如此大的工作量，且易受人为因素影响，导致质检结果的不稳定性。因此，大规模生产对质检的自动化、智能化提出了迫切需求。
对质检效率的要求
随着市场竞争的加剧，博世需要不断提升生产效率以满足市场需求。质检环节作为生产流程中的关键一环，其效率直接影响到整体生产线的运转速度。因此，博世对质检效率的要求极高，希望通过智能化手段实现快速、准确的质检。
AI 质检的应用过程
数据采集与分析
在实施AI质检前，博世首先对现有的质检数据进行了全面采集和分析。通过收集雨刮臂和雨刷在生产过程中的各种参数和质检结果，构建了庞大的数据集。这些数据为后续的模型训练提供了坚实的基础。
模型训练与优化
基于采集的数据，博世利用先进的机器学习算法训练了质检模型。通过不断的迭代和优化，模型逐渐具备了识别缺陷、预测质量趋势的能力。同时，博世还利用迁移学习等技术，提升了模型的泛化能力和适应性。
实时检测与反馈
AI质检模型部署到生产线后，实现了对雨刮臂和雨刷的实时检测。一旦发现缺陷产品，系统会立即发出警报并自动标记，以便工作人员及时处理。这种实时反馈机制大大缩短了质检周期，提高了生产线的整体效率。
实施效果与成果
质量提升的具体数据
AI质检的实施显著提升了博世雨刮臂和雨刷的质量。据统计，缺陷率降低了约30%，客户满意度也随之提升。这表明AI质检在提升产品质量方面具有显著优势。
生产效率的显著提高
随着AI质检的引入，博世生产线的质检环节实现了自动化、智能化。质检周期缩短了约50%，生产效率得到了大幅提升。这不仅满足了市场对快速交付的需求，还降低了生产成本。
成本降低的实际情况
AI质检的实施还带来了成本降低的实际效果。由于减少了人工质检的依赖，博世节省了大量的人力成本。同时，由于质检效率的提升，生产线上的其他环节也得到了优化，进一步降低了整体生产成本。
产品优势
