客戶痛點(diǎn)
通過大數(shù)據(jù)、云計(jì)算將軟件數(shù)據(jù)、硬件數(shù)據(jù)，與數(shù)字孿生深度融合，打造創(chuàng)新業(yè)務(wù)形態(tài)
能耗損失嚴(yán)重
由于漏板為鉑銠合金制作，飛絲導(dǎo)致玻璃析晶堵塞漏板問題頻發(fā)，單次事故造成企業(yè)損失過就會(huì)超過百萬人民幣
生產(chǎn)環(huán)境，數(shù)據(jù)涉密
制造類企業(yè)，生產(chǎn)環(huán)境存在涉密場(chǎng)景，某些環(huán)節(jié)不允許數(shù)據(jù)（包含圖像等）拷貝，造成工藝泄露等問題。
生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境差
現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境具有高光、高溫、高濕的特點(diǎn)，尤其輻射熱量高，人工檢測(cè)難度大且極易對(duì)眼睛造成不適。
人工勞動(dòng)強(qiáng)度大
車間24h*365d*10m不間斷生產(chǎn),車間采用人工巡檢，勞動(dòng)強(qiáng)度大，且全部依靠手動(dòng)錄入，存在誤、漏入數(shù)據(jù)情況，加大管理難度。
檢測(cè)實(shí)效性差
玻璃纖維生產(chǎn)線多個(gè)爐臺(tái)位同時(shí)生產(chǎn)，工作人員來回巡檢，不能實(shí)時(shí)檢測(cè)每一個(gè)爐臺(tái)位的情況，出現(xiàn)飛絲問題不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)，容易造成不必要的損失。
工業(yè)產(chǎn)線-玻纖飛絲檢測(cè)
核心亮點(diǎn)
通過大數(shù)據(jù)、云計(jì)算將軟件數(shù)據(jù)、硬件數(shù)據(jù)，與數(shù)字孿生深度融合，打造創(chuàng)新業(yè)務(wù)形態(tài)
在生產(chǎn)線關(guān)鍵區(qū)域部署高分辨率攝像頭，實(shí)時(shí)捕捉生產(chǎn)線畫面，結(jié)合AI圖像識(shí)別技術(shù)，自動(dòng)捕捉飛絲出現(xiàn)的瞬間，并標(biāo)注其位置，為操作人員提供即時(shí)反饋。
AI圖像識(shí)別
實(shí)時(shí)捕捉
即時(shí)反饋
飛絲缺陷定位的定制化模型和算法，對(duì)缺陷位置進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與標(biāo)記。檢測(cè)到飛絲現(xiàn)象，系統(tǒng)觸發(fā)異常預(yù)警，提供缺陷位置信息，通知相關(guān)人員迅速處理。
AI視覺技術(shù)
自動(dòng)識(shí)別
位置
基于場(chǎng)景需求，我們定制了OCR工號(hào)識(shí)別算法模型，通過高清攝像頭實(shí)時(shí)捕捉員工工牌圖像，根據(jù)操作行為進(jìn)行識(shí)別記錄，并與生產(chǎn)數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，為企業(yè)的生產(chǎn)管理提供了有力的數(shù)據(jù)支持。
COR識(shí)別
數(shù)據(jù)
算法模型
支持私有化部署，通過RTSP協(xié)議讀取視頻流，安全穩(wěn)定運(yùn)行在AI邊緣盒子、GPU服務(wù)器或CPU服務(wù)器中，提高模型的缺陷檢測(cè)能力。
7*24小時(shí)在線
售前技術(shù)評(píng)估
售中技術(shù)交流
售后不間斷服務(wù)
全周期服務(wù)支持
