【项目背景】
稀土高新区一家光伏组件厂,电池板出厂前的EL缺陷检测靠三位老师傅肉眼判图:组件上电后红外相机拍出发光影像,隐裂、断栅、黑心片全凭眼睛找。产线一提速师傅就顶不住,漏检率上去,客户投诉跟着来;招年轻人,培养一个合格判图员要八个月。厂里下决心上AI视觉。很多制造企业觉得AI质检就是买个摄像头加个算法包,实际上模型要与产线的影像质量、缺陷样本深度绑定,落地难度在数据和调优,不在概念。
【咨询设计】
方案分四层:采集层,保留原红外EL相机但统一触发时序,曝光参数固定并做每日标定,影像质量先稳住;边缘层,产线旁部署一台工业边缘计算盒,本地跑检测模型,单张影像推理时间实测八十毫秒,跟得上每分钟四十片的节拍;模型层,用厂里近一年的历史判图数据五万余张做训练集,隐裂、断栅、黑斑、虚焊四类缺陷分模型训练,难样本老师傅复核标注;应用层,检出缺陷自动分级——明显缺陷直接剔除,疑似缺陷推给复核工位,师傅只看机器拿不准的那两成,工作量砍掉八成。
【施工规划】
施工不停线:边缘盒与相机走工业交换机千兆环网,检测工位网络与办公网隔离;相机支架重新做减震,产线震动会让影像拖影,模型误报率直接翻倍——这个坑我们提前绕开;上线采用影子模式两周,AI只判不动,判图结果与师傅人工判并行记录,逐日对账。影子期数据很说明问题:AI与师傅一致率从第一天的八成六爬到第九成四,分歧样本里师傅漏检十一起,AI漏检四起,双方互相补台。之后进入辅助模式,再切主判模式,每一步都有数据背书。
【安全补丁】
质检数据里含工艺参数,安全按产线标准做:边缘盒封闭部署不联外网,模型文件与影像数据留存本地加密盘;缺陷影像按客户要求保留半年后自动覆写删除;产线网络加装工业防火墙并做访问控制,模型更新走U盘白名单加病毒查杀流程——AI系统被投毒的事行业里有过,模型文件也得当资产管。
【验收交付】
交付实测:三个月连续运行,缺陷检出率百分之九十八点五,较人工时代提升六个百分点,漏检率降到千分之三以下;单班判图人力从三人减到一人复核;误剔除率百分之一点二,回收复检流程兜住。质检主管培训含模型告警处置与样本回流标注流程,厂里每季度用新增样本迭代一次模型,越用越准。
【售后承诺】
工业视觉AI项目提供模型季度迭代服务,2小时上门,大年三十打17704868686随叫随到,终身咨询。AI质检不是替代老师傅,是把老师傅的经验变成全天在线的底线。
【不舍昼夜技术 · 包头IT全生命周期服务】
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