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      新聞詳情

      從鋰電檢測到多行業(yè):AI如何成為工業(yè)質(zhì)檢的“最強(qiáng)大腦”

      http://www.kblhh.cn 2025-09-09 16:40 來源:西門子工業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域

      在鋰電、汽車零部件加工等領(lǐng)域,產(chǎn)品缺陷檢測存在不少繞不過去的棘手挑戰(zhàn)。特別是在鋰電行業(yè),箱體檢測往往面臨多重難題:缺陷特征復(fù)雜,部分關(guān)鍵特征樣本數(shù)量不足,且產(chǎn)品型號復(fù)雜多樣,傳統(tǒng)檢測方式難以平衡效率與精度,漏檢、過殺等問題時(shí)有發(fā)生,換型耗時(shí)過長也會(huì)影響生產(chǎn)節(jié)奏。

      這些痛點(diǎn)的核心,在于傳統(tǒng)模式難以應(yīng)對“復(fù)雜特征+少樣本+多型號”的組合難題。對此,西門子Xcelerator生態(tài)合作伙伴蘇州蘇映視圖像軟件科技有限公司(以下簡稱“蘇州蘇映視”)基于其先進(jìn)的機(jī)器視覺軟硬件產(chǎn)品、專業(yè)的解決方案設(shè)計(jì)能力,推出INSWORKS-ESAI零代碼AI開發(fā)平臺解決方案,為這一難題的解決提供了一種新的選擇。

      AI破局

      從肉眼判斷到智慧決策的跨越

      面對缺陷特征復(fù)雜的問題,INSWORKS-ESAI的AI+2D、AI+3D視覺檢測系統(tǒng)與高精度設(shè)備相結(jié)合后能識別不同尺寸的缺陷,既不錯(cuò)過微米級的細(xì)微瑕疵,也能精準(zhǔn)識別厘米級的明顯缺陷,完成對復(fù)雜特征的精準(zhǔn)捕捉,從根本上解決傳統(tǒng)檢測中因尺度差異導(dǎo)致的漏檢、過殺問題。

      針對少樣本與多型號的難題,借助INSWORKS-ESAI的缺陷生成工具,無需大量真實(shí)樣本,用戶借助智能標(biāo)注功能即可快速生成缺陷模擬,從而降低使用門檻、縮短樣本收集周期。此外,面對頻繁換型,AI模型的自適應(yīng)能力也可有效縮短換型時(shí)間,適配多型號生產(chǎn)場景。

      值得一提的是,整體檢測效率的提升還得益于AI的快速推理能力,特別是在特定分辨率下的分割模型推理耗時(shí)顯著減少,讓“高效率”與“高精度”得以兼顧。

      零代碼賦能

      讓AI從技術(shù)概念變?yōu)樯a(chǎn)工具

      在工具實(shí)際應(yīng)用中, AI能力的落地常常受限于技術(shù)門檻,而INSWORKS-ESAI零代碼平臺打破了這一壁壘——即便是非AI研發(fā)人員,也無需編程,通過拖拽操作即可完成檢測模型搭建,完成從數(shù)據(jù)管理到智能標(biāo)注再到模型訓(xùn)練的全流程部署,將搭建模型簡化為“搭積木”式操作。

      這種“所見即所得”的設(shè)計(jì),降低了AI應(yīng)用的專業(yè)門檻。例如在鋰電檢測中,工程師只需簡單操作,系統(tǒng)就能通過自適應(yīng)參數(shù)技術(shù)自動(dòng)優(yōu)化模型,無需再手動(dòng)調(diào)參,讓AI真正成為服務(wù)生產(chǎn)的實(shí)用工具。

      而作為INSWORKS-ESAI零代碼AI開發(fā)平臺的數(shù)據(jù)底座,西門子X Data Hub則為AI技術(shù)提供了穩(wěn)定的數(shù)據(jù)支撐,可實(shí)現(xiàn)對圖像、設(shè)備參數(shù)等多源數(shù)據(jù)的高效管理,為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

      數(shù)據(jù)加持

      釋放工業(yè)AI生態(tài)效能

      某頭部鋰電企業(yè)就遇到了質(zhì)檢方面的挑戰(zhàn)——因箱體缺陷特征尺度跨度大,型號復(fù)雜多樣,部分特征數(shù)量嚴(yán)重不足,導(dǎo)致質(zhì)檢效率不高,漏檢率居高不下。

      在采用西門子與蘇州蘇映視聯(lián)合開發(fā)、基于AI視覺算法+高分辨率相機(jī)+自動(dòng)化設(shè)備的箱體外觀智能檢測系統(tǒng)后,客戶實(shí)現(xiàn)了對箱體模組表面缺陷的自動(dòng)、穩(wěn)定、高效識別,箱體檢測速度達(dá)到70s/pcs,漏檢率和過殺率分別降低到了0.01%和0.5%以下,換型時(shí)間也壓縮到了4小時(shí)以內(nèi)。隨著更多工業(yè)AI應(yīng)用的深入,工業(yè)質(zhì)檢正從“被動(dòng)檢測”走向“主動(dòng)預(yù)防”,從“經(jīng)驗(yàn)判斷”走向“數(shù)據(jù)決策”。西門子Xcelerator構(gòu)建的開放式生態(tài)助力更多工業(yè)AI創(chuàng)新應(yīng)用的誕生,實(shí)現(xiàn)技術(shù)升級的同時(shí),重塑著未來的生產(chǎn)模式。我們相信,開放的工業(yè)AI生態(tài)將成為撬動(dòng)智造變革的關(guān)鍵支點(diǎn),讓各行業(yè)共享智能時(shí)代的紅利。

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