AI-AVI

Automated Visual Inspection

1. 工业产品缺陷/瑕疵检测 (Industrial Product Defect/Flaw Detection)

• 表面缺陷： 划痕、污渍、凹凸、裂纹、色差等。
• 尺寸缺陷： 尺寸偏差、形状不规则等。
• 内部缺陷： 气孔、夹杂、裂纹等（通常需要无损检测技术，如 X 射线、超声波等）。
• 功能缺陷： 产品功能不符合规格要求。

2. AI 赋能 (AI Empowerment)

• 自动化检测： AI 算法可以自动分析图像或其他传感器数据，识别缺陷，无需人工干预或只需少量干预，大幅提高检测效率。
• 提高检测精度和速度： 相比传统方法，AI 算法可以更准确、更快速地检测出微小的缺陷，降低漏检率和误检率。
• 自学习和优化： AVI 软件中的 AI 模型可以通过不断学习新的数据，不断提高检测性能，适应不同的产品和生产环境，保持检测系统的最佳状态。
• 预测性维护： 通过分析历史数据和实时数据，AI 可以预测设备故障，进行预防性维护，减少停机时间，提高生产线的稳定性。

3. 计算机视觉 (Computer Vision)

• 图像采集： AVI 软件支持多种图像采集设备，如工业相机、传感器等，能够灵活适应不同的检测场景。
• 图像处理： AVI 软件内置强大的图像处理算法，对图像进行预处理，如降噪、增强、分割等，以提高后续 AI 分析的准确性。
• 特征提取： AVI 软件能够自动从图像中提取有用的特征，如边缘、纹理、形状等，为缺陷识别提供依据。
• 缺陷识别： AVI 软件使用 AI 算法（如深度学习模型）对提取的特征进行分析，判断是否存在缺陷并进行分类，实现自动化缺陷检测。

4. MES 集成 (MES Integration)

• 实时数据共享： 检测结果可以实时上传到 MES 系统，供生产管理人员监控生产状况，及时发现和解决问题。
• 质量追溯： 可以追溯缺陷产品的生产过程、原材料、设备等信息，分析缺陷原因，为质量改进提供数据支持。
• 生产优化： 通过分析缺陷数据，可以发现生产过程中的问题，进行改进和优化，提高生产效率和产品质量。
• 闭环控制： 检测结果可以反馈到生产控制系统，自动调整生产参数，减少缺陷产生，实现生产过程的闭环控制。

5. 数据分析 (Data Analysis)

• 识别缺陷模式和趋势： 分析缺陷类型、数量、发生频率等，发现潜在的质量问题，提前采取预防措施。
• 分析缺陷原因： 通过关联分析，找出导致缺陷产生的因素，如设备故障、工艺参数偏差、原材料质量等，为根本性解决问题提供依据。
• 优化生产工艺： 根据数据分析结果，调整生产参数、改进工艺流程，提高产品质量和生产效率，降低生产成本。
• 预测产品质量： 利用机器学习等技术，预测未来的产品质量趋势，为生产计划和质量控制提供参考。