تحديات المشروع
تعقيد أنواع العيوب: يواجه المشروع مجموعة واسعة من العيوب، بما في ذلك اللحام الكاذب، وإزالة اللحام، والتجميع العكسي لمجموعات الأقطاب، وتشوه محطات الأقطاب، وانحناء أشرطة الحافلة، وعدد غير طبيعي من علامات التبويب الأقطاب. هذا التنوع من العيوب يزيد من تعقيد الكشف.
مجموعة متنوعة من مواد العيوب: تظهر العيوب في مواد مختلفة بأشكال مختلفة، مما يزيد من صعوبة الكشف.
عدم وجود معايير الصناعة: يؤدي عدم وجود معايير صناعية موحدة إلى حدود عيوب غامضة، مما يجعل من الصعب تحديد ما إذا كان المنتج معيبًا بناءً على بيانات واضحة.
ظهور مستمر لعيوب جديدة: أثناء الإنتاج ، تنشأ أنواع جديدة من العيوب باستمرار ، مما يضع متطلبات عالية على القدرة على التكيف مع تكنولوجيا الكشف.
حدود المعدات وإزاحة الموضع: المعدات في الموقع لها قيود معينة، وغالبًا ما يتغير موضع المنتجات المراد فحصها، مما يؤثر على دقة الكشف.
حلول
لمواجهة هذه التحديات، قمنا بتنفيذ الحلول التالية:
إنشاء منصة qingzhe: من خلال بناء عملية أعمال على منصة qingzhe، يمكننا إدارة سير عمل الكشف وتبسيطه بكفاءة.
إعادة استخدام الخوارزمية للعيوب المختلفة: بالنسبة لأنواع العيوب المختلفة، نقوم بإعادة استخدام خوارزميات تحديد المواقع والتجزئة. من خلال التعلم المكثف لميزات العيب، نحقق التعرف الدقيق وتقديم نتائج الكشف عالية الجودة.
تأثيرات التنفيذ
وقد أدى تنفيذ هذه الحلول إلى تحسينات كبيرة:
انخفاض معدل الكشف المفقود: تم تخفيض معدل الكشف المفقود إلى 0.0%1.
معدل الإفراط في الكشف المتحكم فيه: لا يتجاوز معدل الإفراط في الكشف 5%.
تضمن هذه الإنجازات بشكل فعال فحص جودة منتجات البطاريات، مما يدل على فعالية وموثوقية حلولنا.
إخلاء المسؤولية: هذه مقالة أصلية لموقع الويب الخاص بي، يرجى الإشارة إلى الرابط المصدر: https://www.mindvision.ltd/sys-nd/54.html
