【稀土高新区】产线质检靠人眼盯?工业视觉AOI与缺陷检测方案

【项目背景】

稀土高新区一家稀土永磁材料厂,成品外观质检靠八名质检员三班倒,肉眼判断划痕、崩边、色差,忙季漏检率往上蹿,客户投诉一次索赔就是一批货。厂长问我们能不能上机器视觉,他的顾虑也很实在:网上说AI质检神乎其神,就怕花了钱换不来准数。

【咨询设计】

先说结论:视觉质检能不能成,七分在光路三分在算法。方案分三层:成像层用海康MV-CA050-10GM五百万像素GigE千兆网相机,配环形光加同轴光双光源,工件上方加遮光罩——车间天车灯一晃,图像对比度直接崩,遮光罩是花小钱办大事;推理层用工控机加NVIDIA RTX A2000,YOLOv8本地部署,缺陷分三类,置信度阈值可按批次调;执行层推理结果经Modbus TCP发给西门子S7-1200 PLC,不合格品由剔除气缸打出线体,节拍0.8秒一件。

【施工规划】

相机支架装在传送带两侧独立立柱上,不与线体共震——现场测得线体运行时相机支架随震,图像拖影明显,独立立柱加橡胶减震垫后拖影消除。光源频闪与相机曝光同步由触发光电开关控制,工件到位才拍。网线全部用工业级Cat6屏蔽线,与变频器动力线分槽敷设。包头夏天车间温度能到35度,工控机加装正面进风滤网风道,防沙尘进机箱。

【安全补丁】

产线数据是企业的命根子,我们坚持全本地化:模型训练和推理都在厂内服务器,缺陷图像库不出厂,不存在把生产照片传到公有云的问题。检测网段与办公网隔离,只开放PLC和MES两个端口;模型文件带哈希校验,被篡改的模型加载前会被拒——万一有人动了模型,把良品全判成次品,损失不比漏检小。

【验收交付】

用两周现场采集的三千张缺陷样本训练后,验收连续72小时实测:漏检率0.4%,误杀率1.1%,均优于人工基线;单班次替代质检员三人。交付缺陷样本库、模型再训练流程和阈值调整手册,质检主管培训两次,后续换批次自己能调参数。

【售后承诺】

视觉系统每季度上门复训模型一次,生产旺季驻场保产。故障2小时响应,大年三十打17704868686随叫随到,终身技术咨询免费。

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