場(chǎng)景描述
消費(fèi)電子行業(yè)正面臨多重結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)：
（1）人才瓶頸。隨著行業(yè)技術(shù)門(mén)檻提升，具備精密檢測(cè)能力的質(zhì)檢工程師需求激增，但行業(yè)間人才爭(zhēng)奪加劇導(dǎo)致優(yōu)質(zhì)勞動(dòng)力供給不足，而現(xiàn)代消費(fèi)電子產(chǎn)線(xiàn)單線(xiàn)產(chǎn)能可達(dá)每分鐘數(shù)千件，高速運(yùn)轉(zhuǎn)已遠(yuǎn)超人工質(zhì)檢的承載極限，直接制約產(chǎn)能釋放與成本優(yōu)化空間。
（2）質(zhì)量管控難。消費(fèi)電子產(chǎn)品缺陷呈現(xiàn)多維度復(fù)雜性，既涵蓋種類(lèi)龐雜的復(fù)合型瑕疵，又存在成像環(huán)境復(fù)雜、微觀(guān)缺陷難以辨識(shí)等技術(shù)難點(diǎn)，依賴(lài)人工巡檢不僅易產(chǎn)生系統(tǒng)性誤判，更難以適應(yīng)高節(jié)奏生產(chǎn)需求。
（3）傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)方案受限于算法泛化能力不足，對(duì)多品類(lèi)產(chǎn)品及多元缺陷的理解存在天然局限，導(dǎo)致在實(shí)際質(zhì)檢場(chǎng)景中適配成本高昂，難以滿(mǎn)足柔性化生產(chǎn)需求。
解決方案
本方案主要聚焦電子設(shè)備及零部件在生產(chǎn)過(guò)程中的外觀(guān)質(zhì)量檢測(cè)，依托工業(yè)大模型與智能體技術(shù)構(gòu)建的軟硬件智造產(chǎn)品生態(tài)，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品制造環(huán)節(jié)的全流程、全方位外觀(guān)缺陷檢測(cè)。方案具有“低算法門(mén)檻”設(shè)計(jì)，無(wú)需專(zhuān)業(yè)算法人員參與，即可快速實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練、軟件集成和產(chǎn)線(xiàn)部署等全流程，大幅降低制造業(yè)AI技術(shù)應(yīng)用門(mén)檻，顯著提升檢測(cè)效率與準(zhǔn)確率，同時(shí)減少人工依賴(lài)與人力成本。
（1）IndustryGPT是思謀原創(chuàng)打造的全球首個(gè)工業(yè)多模態(tài)大模型，定位工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的生成式AI引擎，是工業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化、數(shù)字化的“超級(jí)大腦”。深度融合大模型的SMore ViMo智能工業(yè)平臺(tái)，為用戶(hù)提供全方位的智能化指導(dǎo)。從數(shù)據(jù)標(biāo)注、清洗等基礎(chǔ)任務(wù)，到方案選擇、模型訓(xùn)練和優(yōu)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，再到方案發(fā)布與管理等后續(xù)流程，大模型貫穿始終，確保用戶(hù)能夠高效、準(zhǔn)確地完成各項(xiàng)任務(wù)。智能體Agent在其中發(fā)揮關(guān)鍵作用，賦能平臺(tái)完成模型選擇和訓(xùn)練、推薦算法選擇、預(yù)處理步驟和特征工程方案制定，并動(dòng)態(tài)調(diào)整關(guān)鍵參數(shù)，優(yōu)化模型訓(xùn)練過(guò)程，提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。同時(shí)，Agent可自動(dòng)生成可執(zhí)行代碼，顯著降低模型編程門(mén)檻，使非專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員也能輕松上手。
（2）SMore ViMo智能工業(yè)平臺(tái)構(gòu)建了強(qiáng)大的智能化落地能力，搭載1000個(gè)細(xì)分行業(yè)場(chǎng)景的智能化生產(chǎn)模型，內(nèi)嵌自研算法與開(kāi)發(fā)工具，為工業(yè)制造全流程提供全棧式智能能力。平臺(tái)涵蓋工業(yè)智能云、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練軟件、機(jī)器視覺(jué)軟件等工業(yè)產(chǎn)品，提供數(shù)據(jù)管理、視覺(jué)方案設(shè)計(jì)、端側(cè)運(yùn)行軟件等一站式功能，全面滿(mǎn)足工業(yè)的視覺(jué)需求，并支撐從數(shù)據(jù)到部署的無(wú)縫銜接，推動(dòng)工業(yè)制造向“輕量化部署、柔性化適配”轉(zhuǎn)型。
（3）五軸AI-AOI智能一體化設(shè)備實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品AI落地?；诠I(yè)大模型與SMore ViMo智能工業(yè)平臺(tái)行業(yè)領(lǐng)先的機(jī)器視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)算法能力，結(jié)合原創(chuàng)5軸聯(lián)動(dòng)柔性設(shè)計(jì)，可針對(duì)多曲面、多點(diǎn)位、復(fù)雜結(jié)構(gòu)的多類(lèi)電子產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)快速靈活的360°全方位、無(wú)死角的高要求外觀(guān)缺陷檢測(cè)，顯著提升檢測(cè)精度和效率。
同時(shí)，為滿(mǎn)足不同產(chǎn)品的檢測(cè)需求及產(chǎn)能變化，本方案開(kāi)發(fā)了雙面5軸、單面5軸兩大類(lèi)五軸智能檢測(cè)一體機(jī)，覆蓋大、中、小電子產(chǎn)品的外觀(guān)檢測(cè)需求。這種多樣化配置使企業(yè)能夠根據(jù)自身生產(chǎn)情況靈活調(diào)整合適產(chǎn)線(xiàn)的檢測(cè)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和成本控制，助力消費(fèi)電子產(chǎn)品制造智能化升級(jí)，提升企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
成效
本方案部署實(shí)施后提質(zhì)降本成效顯著：
- （1）同時(shí)檢測(cè)耳機(jī)蓋和后殼異色、油污、臟污等超16種缺陷；
- （2）過(guò)殺率低至5%以下，重大缺陷漏檢率達(dá)到0%，且CT時(shí)間僅為2秒/件；
- （3）4-20個(gè)穴位并行檢測(cè)，單臺(tái)設(shè)備可替代20位目檢工人；
- （4）一套算法模型，支持不同型號(hào)類(lèi)型的產(chǎn)品，通用理解大模型具備快速遷移和通用能力，大幅降低企業(yè)成本，提升整體效益。
本項(xiàng)目通過(guò)過(guò)殺率低于5%的精準(zhǔn)判斷，大幅減少原材料浪費(fèi)與返工成本，每年可為生產(chǎn)商節(jié)省百萬(wàn)級(jí)的資源損耗。同時(shí)其高效率檢測(cè)能力使企業(yè)產(chǎn)能得到充分釋放，大幅提升生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量，進(jìn)一步加速技術(shù)升級(jí)，推動(dòng)全行業(yè)向智能制造轉(zhuǎn)型。
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