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基于深度学习的汽车装配在线检测案例
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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://p7.itc.cn/q_70/images03/20230602/b6625c7efaa649bca25f6c450abd208d.png width="300"></center> <small>[https://www.sohu.com/a/681555523_121119003 来自 搜狐网 的图片]</small> |} '''基于深度学习的汽车装配在线检测案例'''案例五:基于深度[[学习]]的汽车装配在线检测案例,简易科技定位为智能制造服务、系统与解决方案供应商,为持续提升效益提供信息化手段、[[工具]]、平台和服务,达到为客户提升效益和质量的目标。 项目解决的痛点:1、企业检测[[成本]]高,部分或全部取代人工检测;2、产品实时在线全检代替离线抽样检测,提高产品检测效率。3、产品质量检测的自动化、智能化<ref>[https://www.sohu.com/a/510062478_120947357 什么是自动化和智能化和智慧化?],搜狐,2021-12-23 </ref>。 ==项目实施== ===1)总体实施思路与架构=== ====预期目标==== -完成汽车零部件[[产品]]质量在线检测系统开和设计; ====实施思路:==== 吸收国外先进的科学理论和技术,借鉴行业发展的最新[[成果]]。发挥企业技术人员的攻关能力,针对企业 的需求和痛点,展开技术攻关,通过大量的分析和研究不断升级迭代,完善了解决方案,形成了本公司的专利技术。 ====实施架构==== 第一阶段: 组织与计划:完成项目的立项、项目[[组织]]的建设、项目启动等工作。 系统规划:主要完成需求调研,形成系统的业务蓝图。 第二阶段: 系统研发:完成系统软、硬件开发,[[系统]]的测试。 上线准备:主要完成上线前的各种准备[[工作]]。 第三阶段: 系统上线:主要完成系统的正式运行,完善系统运行。 第四阶段 在业内树立良好的企业形象和信誉,形成自己的服务[[品牌]],实现产业化。 ===2)应用场景与技术方案=== 领域:工业,主要针对汽车制造业 本项目重点围绕质量检测需要的数据采集、数据传输以及数据处理和比对等主要环节。采集生产线电压、挤胶压力、冷却温度、牵引速度、运转速度等数据,数据流量约为1MB/s。通过千兆高速有线传输网络,传输至大数据计算分析平台。同时采用4部工业摄像机对[[生产线]]末端输出机的成品进行图像拍照,每部摄像机的数据流量最大为29.5M/s,四部摄像机的数据流量为118M/s,每天产生的图像数据量约为3T ,也采用千兆有线网络<ref>[https://www.sohu.com/a/504395694_120683204 有线与无线网络的优缺点及区别],搜狐,2021-11-30</ref>进行传输。经过在线质量实时判决系统分析对比,将对比分析结果数据传输至大数据计算分析平台,结合生产线采集数据进行智能决策分析。随着对存储量不断增加的数据进行挖掘分析,生成产品质量发展趋势预测和生产线状态预判,降低生产废品率,缩短生产周期,提高企业的生产管理[[效率]]。 场景: 自动化冲压[[产品]]检测:级进模冲压线异物掉入及料带拱起智能监测 检测指标: 异物的最小当量直径为3mm; 料带拱起的最小高度为20mm; 系统从监测到异物或拱料到机床停机最大时间为200ms; 系统每秒采集处理40张[[图片]],完全满足级进模机床的最大冲压频率60冲次/min; 多产品数据智能分析,防止质量及[[安全]]事故发生。 ==参考文献== [[Category: 社會組織類]]
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