工业视觉检测

取代人工,实现芯片缺陷智能分类

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工业视觉检测的核心能力

运用慧都DataForce提高计算效率,构建工业视觉检测的AI模型,快速实现缺陷智能精准分类

减少人员参与,降低成本

实现缺陷芯片自动、实时分类

提高缺陷识别准确度和速度

工业视觉检测的典型案例

某知名电子设备制造业客户

项目背景

客户是一家芯片制造型企业。以前该公司对于有瑕疵的芯片,采用人工分类的方法,来统计分析生产过程中的工艺问题和进行质量管控。但是由于人工分类对人员要求较高,且效率较低,该公司需要一个可以和自身系统对接的自动识别模块。

  • 瑕疵分类人工的方式对专业人员要求较高,人力成品较高
  • 缺陷种类较多,人工分类效率低下,平均识别一个芯片需要1-2分钟
  • 人工分类,整个流程的自动化断层,影响生产效率

工业视觉检测的项目流程

咨询

团队高级咨询顾问通过远程以及现场沟通的方式为客户提供了基于慧都工业视觉检测应用的全面咨询服务。

调研

项目组团队入驻客户现场调研,针对客户现场生产状况以及客户诉求,为客户定制项目搭建方案。

研发

通过前期的咨询与调研,项目组团队基于客户诉求启动项目研发工作,项目组完成芯片识别的算法模块,离线测试通过(不和生产线对接)。

实施

实施工程师和客户对接,进行算法模块在生产设备上安装,实现缺陷芯片自动分类。

维护

项目团队在实施完成后,为客户进行了一个月的项目运行维护,做到了三分钟响应,半小时处理,最终在试运行后,能够完美融入客户现场生产过程,客户非常满意。

工业视觉检测的项目效果

98%

方案实施之后 相比传统方法识别准确度提升到98%

0

以前需要5个有专业知识的人 方案实施后不需要这方面的人员

200ms

单一芯片,人工识别需要1-2分钟 方案实施之后只需要200毫秒

100%

实现不同缺陷芯片自动分类,将有用的缺陷芯片自动进入下一步流程实现整个流程100%自动化

项目部分图例

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