
在引入機器視覺前,這家年產能500萬套精密部件的企業,正遭遇智能制造升級的“關鍵梗阻”。其生產的齒輪、連接器、模具配件等產品,需完成點點間距、節距、直徑、角度等多維度測量,傳統模式的痛點愈發凸顯:
效率卡脖子:人工使用千分尺、投影儀測量,單件平均耗時20秒,高峰時3條產線需12名檢測員輪班,仍跟不上自動化生產線的節奏,每天積壓待檢產品超2萬件。
精度不穩定:熟手測量誤差約±0.01mm,新人易因操作手法差異導致偏差,僅齒輪節距超差一項,每月返工損耗就達80萬元。
柔性適配難:客戶訂單多為小批量多品種,切換產品型號時,人工需重新學習測量標準,換產調試至少耗時2小時,嚴重影響交付效率。
應用環節  | 核心功能  | 典型場景  | 增效成果  | 
|---|---|---|---|
精密測量  | 直徑、寬度、節距、角度等  | 齒輪節距檢測、軸類直徑測量、電路板焊盤間距測量  | 測量精度提升30%,周期縮短90%+  | 
表面缺陷檢測  | 灰度面積、對比度分析  | 金屬件劃痕檢測、顯示屏亮度均勻性檢測、涂層缺陷識別、新能源電池極耳虛焊脫焊檢測  | 缺陷識別率達99.9%,替代人工目檢  | 
裝配驗證  | 點點、點線定位測量  | 模具孔位對齊驗證、連接器針腳裝配檢測  | 裝配合格率從90%提升至98%+  | 
方案優勢:適配智能制造升級需求
軟硬件深度協同:搭載500萬-2000萬像素工業相機、遠心鏡頭及可調光源,配合自主研發AI算法,硬件性能可按需升級,軟件支持可視化操作,無需編程基礎。
靈活部署適配:①單機部署(0.5㎡占地,即插即用);②流水線集成(自動上料-檢測-分揀閉環);③多設備聯網(總部實時監控多產線數據),適配不同規模智能制造場景。
數據智能聯動:自動存儲測量數據,生成質控報表與趨勢曲線,無縫對接MES/ERP系統,為生產工藝優化提供數據支撐,實現“檢測-分析-優化”閉環。
選對方案比砸錢更重要。”結合自身經驗,李總總結了選擇工業機器視覺方案的核心標準:一是功能全覆蓋,確保點點、直徑、角度等核心需求一步到位;二是AI算法硬,能適配復雜環境、自動修正誤差;三是服務有保障,從調試到運維全程有人跟進。