制造



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    随着工业物联网技术的迅猛发展,掀起了以云计算、大数据、以及人工智能(Artificial Intelligence, 以下简称AI)等信息技术正与传统工业深入融合,由此衍生的“智能制造4.0”理念,正在为全球工业带来深远变革。

    中国的制造业巨头也纷纷借此发力,向智能化、数字化制造演进,实施战略转型。如何高效、科学的管理和分析制造业务链上的生产价值,推进制造企业生产工艺优化与产品质量提升是每一个制造企业在数字化、智能化转型过程中的必经之路。


业务发展带来的挑战


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蓝海大脑的智能视觉识别解决方案

融合、精准的金蓝海®物联网组件是智能工厂的技术基础


    蓝海大脑基于机器视觉和人工智能产品外观质量智能判别与优化平台。本着软科技、硬落地的方针,搭建起一款集结构化与非结构化数据采集与存储、图像处理、机器学习与数据关联分析预测的产品质量综合提升平台。

    平台通过利用机器视觉硬件组件的设计搭建和图像识别算法开发,可实现对产品外观质量快速、准确的智能化检测。与此同时完成对所有产品件质量数据的全样本量化存储。然后,基于产品质检数据与生产制造过程数据的闭环关联与分析挖掘,平台可实现对产品成品件质量影响因素的全面分析和开裂缺陷的准确预测,实现生产线问题及时告警与决策响应。



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蓝海大脑®AI视觉识别平台整体架构



      - 中心计算端是由蓝海大脑®液冷GPU工作站 HD210+视觉识别平台两部分组成。

      - 系统在收到边缘端发来的数据后,首先会利用蓝海大脑®视觉识别平台提供的初样模型对预处理过的图像进行提取

        识别,提取出需要进行检测的标的物,例如型号、合格证、铭牌或线缆等等。

      - 蓝海大脑®视觉识别平台提供的 AI能力,将帮助边缘计算数据进行数据管理、训练引擎、机器视觉模型、模型算法

        库等一系列 AI 处理流程。通过蓝海大脑®视觉识别平台中集成的深度学习开发框架,系统可以通过不断地迭代分布

        式训练,提升对检测物的识别率。

      - 将深度学习模块引入制造业识别,不仅可以让视觉识别平台快速、敏捷、自动地识别出待测产品的诸多缺陷,如产品

        工艺缺陷、产品LOGO、铭牌漏装、外观整洁度等问题。更重要的是,该视觉识别平台能够对非标准变化因素有良好的

        适应性,即便检测内容和环境发生变化,蓝海大脑®视觉识别平台也能很快地予以适应,省去冗新特征识别、验证时间。

        同时这一方案也能有效地提高检测的鲁棒性,令识别率高达 99.81%,克服了传统视觉检测过于依赖图像质量的问题。


蓝海大脑技术优势


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客户收益


采用蓝海大脑解决方案,瑕疵准确率达到 99.9%,项目部署周期缩短 56%,物料成本减少 30%,人工成本减少 70%。

  


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                                    预测性维护、精确定时


        通过在装配线上使用联网的工业物联网传感器,智能制造可以跟踪设备

        磨损的关键指标,例如振动和温度。可在网络边缘提供实时数据分析,

        准确提示需要维护的时间,从而尽可能减少停机时间及降低成本。




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                                                    更严格的质量管理


    检测产品异常,避免影响产品质量。通过计算机视觉查看最微小的缺陷。

    加强质量控制,在整个生产过程中(从供应链到工厂车间)增加了数据

    分析和情报。




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                                                    测量和管理机器


        金蓝海的工业物联网技术具有开放和可互操作的特点,通过与现有设备集成,

        可收集和分析整个生产线上的性能数据。通过使用联网的工业物联网传感器

        和智能设备来提高机械操作的可见度,智能工厂整体设备效率 (OEE)得到提高。



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                                                安全传输、效率更高


    支持工业物联网的传感器、设备和可穿戴设备可在智能工厂出现危险时

    提醒工人,并提高工人在严峻环境中工作表现。从海上钻机到物流仓库,

    金蓝海的工业物联网解决方案可为联网工人提供信息,从而提高安全性

    和生产力。






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