今天，給大家介紹一位“新同事”，TA就是海康威視新上崗的包裝配件“AI質(zhì)檢員”，這位“新同事”來頭可不小——“背靠”?？涤^瀾工業(yè)大模型能力，即使面對?？低暪S配件包裝體量大、規(guī)格多變的復雜場景，也能精準識別配件錯放、漏放問題并實時攔截風險。

不僅如此，TA還能“閃電”上崗——不需要復雜調(diào)試，就能直接上產(chǎn)線實現(xiàn)分鐘級部署，“應(yīng)變”能力更是出眾：只要產(chǎn)線一調(diào)整就能自動切換檢測模型，實現(xiàn)“零延遲”換產(chǎn)，高效適配柔性產(chǎn)線需求。

有了TA的加持，工廠配件包裝質(zhì)檢環(huán)節(jié)，真正實現(xiàn)全檢覆蓋、風險可控、效率躍升。

傳統(tǒng)質(zhì)檢耗時長成本高

錯漏問題難追溯

配件包裝看似簡單，但在?？低曇匀嵝援a(chǎn)線、人機協(xié)作為主導的制造體系中，這道工序卻藏著一個難題：人工操作到底能否承載高頻重復作業(yè)與頻繁換產(chǎn)的雙重壓力？

就拿網(wǎng)絡(luò)工廠來說，這里生產(chǎn)節(jié)奏快，工人平均每10秒就要完成一組包裝；但頻繁切換的產(chǎn)線，又讓配件規(guī)格、組合處于持續(xù)變化中；即便是最熟練的工人，也很難在高強度重復作業(yè)與多變的訂單需求交織下，始終確保配件不錯漏。

為了守住這道質(zhì)量防線，以往，?？低暪S采用“元素管控”方式，工人事先按每種配件10個為一組分裝；包裝時按組取用，一組用完若有剩余，再開箱倒查。但這種方式既耗人力、又費時間，錯漏問題難以快速追溯。

要是配件種類太多，工廠會使用紅外傳感器工裝輔助質(zhì)檢。你可以將紅外傳感器工裝想象成一個中藥抽屜柜，如果要給100臺設(shè)備各配齊8種配件，那么只需將配件分別放入其中8個抽屜里；包裝過程中，工人每拿滿一套就自動計數(shù)一次，理論上，包裝完成后，計數(shù)滿100次就是合格。

但傳感器只以“取件次數(shù)”判定包裝是否完成，無法識別取件品類、數(shù)量是否匹配單套產(chǎn)品要求，且計數(shù)未達標時無主動提醒；同時，配件規(guī)格一旦變動，傳感器工裝要重新調(diào)整，維護成本高。

大模型“輕裝上陣”

適配多種包裝場景

相比傳統(tǒng)“解法”，我們的“AI質(zhì)檢員”堪稱“輕裝上陣”——依托?？涤^瀾工業(yè)大模型能力，就能精準識別配件包裝是否齊套。面對多樣化的包裝場景，TA還能按需匹配相應(yīng)的部署方案：

在?？低曇苿优c交通工廠，道閘主機裝箱后，操作員需將各種線纜、鑰匙、說明書和螺絲等配件，逐一平鋪在泡沫隔板上，配齊后再封箱。

面對這類平鋪式的配件包裝場景，大模型讓質(zhì)檢變得更高效：操作員在擺放完畢后，只需按下按鈕，產(chǎn)線相機就會自動拍攝照片并存檔，大模型算法隨即自動識別畫面中的配件種類和數(shù)量，一旦錯漏，立刻發(fā)出NG報警，屏幕同步提示缺失物品，引導員工快速補放，形成質(zhì)檢閉環(huán)。

更重要的是，這套系統(tǒng)部署靈活，可以適配不同形態(tài)配件的識別需求：

如果配件形態(tài)簡單，比如螺栓、支架，只需要拍攝1-8張圖片，無需額外訓練，分鐘級實現(xiàn)配件注冊和算法部署。

即使是形態(tài)不規(guī)則的配件，比如塑料袋螺絲包，也無需擔憂——只需要拍攝少量樣本照片啟動大模型訓練，系統(tǒng)就能自動捕捉配件特征，不管角度怎么變，都能精準識別！

堆疊場景巧應(yīng)對

復雜工況穩(wěn)拿捏

真實的產(chǎn)線現(xiàn)場，情況往往更復雜。在海康威視網(wǎng)絡(luò)工廠，網(wǎng)絡(luò)攝像機的配件包裝并不是規(guī)整平鋪，而是直接堆疊放進包裝盒里，就像這樣↓

面對這類配件堆疊的包裝場景，大模型雖然不能“一眼看穿”，但TA會換個思路“解題”：通過內(nèi)置的高精度預訓練手部檢測大模型，精準識別工人的手部是否進入指定料盒區(qū)域，以及是否完成有效取件動作。一旦拿取次數(shù)不足或拿錯料盒區(qū)域，系統(tǒng)就會觸發(fā)NG警報，督促工人復核。

憑借靈活的檢測邏輯，以及多場景的適配能力，這套檢測系統(tǒng)成功讓?？低暪S配件包裝實現(xiàn)100%全檢，質(zhì)量效率得到雙提升；更支持全流程可視化追溯，讓質(zhì)量問題有據(jù)可查。目前其已廣泛應(yīng)用至汽車零部件、電子產(chǎn)品組裝、家電產(chǎn)品總裝、醫(yī)藥用品分揀等場景。