- 06/23
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Vision小助手
(CMVU)
在标签贴装、元件就位、零件插装等装配场景下,企业对自动化检测的精度、效率和灵活适配能力有着更高要求。
为了帮助企业构建标准化、智能化的装配检测能力,森赛睿科技基于自研的视觉AI云平台和AI检测推理软件,设计了一套可灵活配置、快速部署、跨行业适配的解决方案。
本文将通过一个典型客户案例,介绍这套方案的落地方式与通用价值。
试剂标签装配检测
某医药制造企业需要检测每个试剂纸上的标签是否装配正确。传统检测方式难以应对标签内容多样、位置灵活的需求,OCR和模板匹配方式识别准确率低、维护复杂。
我们为客户提供的方案流程如下:
1、通过AI云平台对试剂纸图像中的各类标签进行标注与训练,建立标签内容识别模型;
2、在检测软件中加载模型,结合图像校正与坐标判断模块,实现对标签装配是否正确的自动识别与判断;
3、输出检测结果,并支持与产线系统集成,完成闭环管控。
从AI识别到坐标判断
整个解决方案由两大核心能力支撑,分别对应两个检测关键环节:
1、AI精准识别:让系统“看懂”装配内容
通过AI云平台,用户上传样本图像,标注出图中各类装配目标,并进行模型训练。
系统基于深度学习模型,学习并识别图像中具体的目标特征,形成“内容定位识别”的输出。
这一过程的核心作用是:让系统清晰知道“装配的是什么”以及“在哪里”,实现对目标内容的可视化精准定位。
关键亮点:AI识别的对象不仅是物体轮廓,更是其具体特征(如文字、编号、图案类型、颜色等),为后续位置判断奠定了基础。
2、坐标判断模块:快速建立标准装配参考
在推理软件中,我们开发了专用于装配检测的“坐标判断模块”,客户可通过图形化配置,设定每个目标应出现的位置范围。
例如,标签“XYZ”必须贴在试剂纸上的某一标准区域内。
系统自动比对识别出的标签坐标与设定的参考坐标是否一致,从而判断装配是否符合要求。
关键亮点:通过配置即可快速建立坐标判断标准,不依赖固定工装或复杂标定,支持多产品、多批次灵活切换。
整个装配检测流程标准化为以下步骤,企业可根据实际场景灵活调整:
可扩展的装配检测场景
这套解决方案具有良好的通用性,适用于所有“装配内容需在指定位置”的检测需求,不局限于标签识别场景。
典型应用方向包括:
标签/标识类装配检测:包括瓶体标签、电池标识、包装二维码是否贴在标准位置,内容是否正确;
铭牌/二维码贴装校验:如产品铭牌、追溯二维码是否粘贴在指定位置,文字/序列号是否匹配;
结构部件/零件插装检测:判断螺丝是否拧在正确孔位,插头是否接入标准接口,器件是否装反/漏装;
无论是柔性生产线上的频繁换型,还是多批次、多产品混线检测,该方案均可快速适应,只需替换图像样本并设定新坐标标准,无需重新开发系统。
如果您正在寻找一套稳定、智能、易部署的视觉检测能力平台,欢迎联系我们,我们将为您定制最合适的装配检测落地方案。