电动汽车市场的迅猛增长与竞争的日趋激烈，使得以动力电池为核心的汽车零部件生产必须迈向更高的定制化水平，同时实现多品种、小批量的柔性化生产。这一转变对操作员提出了更高要求，他们需要迅速适应处理不同类型、不同规格的产品，以确保生产流程的顺畅与高效。

本期案例中的Ansomat，正面临电动汽车电池客户提出的灵活配置电池模块与快速准确安装的需求。为此，Ansomat希望找到使用门槛低、培训时间短、准确率高的机器视觉产品完成服务落地，最终借助康耐视In-Sight 3800满足了上述需求。

客户Ansomat

Ansomat是制造业装配指导解决方案的前沿供应商，旗下的创新型操作员指导系统Ansomatic支持服务包括电动汽车电池在内的多个行业，重点解决着零部件的装配验证和操作员引导难题。

Ansomat是制造业装配指导解决方案的前沿供应商，旗下的创新型操作员指导系统Ansomatic支持服务包括电动汽车电池在内的多个行业，重点解决着零部件的装配验证和操作员引导难题。

挑战

机器视觉方案普遍，使用门槛高且操作复杂。面对定制化、柔性化生产需求，操作员指导系统Ansomatic需确保操作员接受少量培训即可准确执行每个任务。但很多机器视觉解决方案在捕获图像以验证操作或检查产品同时，无法平衡方案复杂度、处理准确率、处理速度之间的关系，即很难以最不复杂的方案内容，实现机器视觉产品验证的最高准确率和处理速度。

Ansomat希望能轻松地使用机器视觉技术,并以此帮助客户更快地将产品推向市场、降低报废率。Ansomat认为的先进机器视觉解决方案应满足用户3大核心需求：缩短终端用户的上市时间并降低解决方案的复杂性；提高终端用户操作员的技能，以处理复杂多变的任务；提供更具可扩展性、可定制的电动汽车电池组组装指导解决方案。

解决方案

In-Sight 3800视觉系统巧妙融合了AI与基于规则的工具，展现出强大的全功能特性，能够应对各种复杂应用问题。它支持高速、高分辨率、高灵活性的应用，如快速检测多目标、单次采集优化成像以保证验证精准，以及通过配套软件扩展解决方案。
更为值得一提的是，In-Sight 3800内置的AI边缘学习工具易于部署，仅通过示例训练即可启用。这一特性使其在功能卓越的同时，有效解决了市面上许多视觉方案在使用门槛和培训时间上的难题，为用户带来了前所未有的便捷与效率。

效果 技术普惠 开箱即用

In-Sight 3800的低使用门槛让基于AI的边缘学习工具落地到更广泛的工业制造流程中，全方面帮助Ansomat缩短培训时间、降低报废率、缩短产品上市时间：使终端用户的培训时间从3个月缩短至一周；使客户的电动汽车电池相关索赔率减少90%；通过减少终端用户设施的操作员错误而显著降低报废率。

最终，这些节省下来的时间和成本将有机会用于更大的产品创新和价值创造，推动企业高质量发展。