背景与客户需求
在快节奏的电子制造领域，确保产品包装前的质量至关重要。一家主要客户需要一种解决方案，以高精度高效地检测印刷电路板（ PCB ）上的损坏或缺失部件。人工检验方法难以满足生产需求，常常忽视小缺陷。
挑战
1. 检测小型异常：人工检查员发现，持续识别 PCB 上的微小缺陷非常困难。
2. 大批最生产：需要快速且可扩展的检查以匹配生产周期。
3. 劳动密集型流程：对人工检查的依赖增加了成本并带来了不一致。
解决方案与关键技术
Techman Robot 的 TM AI Cobot 提供了全面的自动化解决方案，集成了先进的成像和 AI 分类技术。
1. 成像与检测
手持眼镜（ EIH ）相机实现了精确定位，外部相机则实现了多点视觉检查，从多个角度进行图像捕捉，确保每个部件的准确性。
- 使用 AI 模型分析图像，将零件分类为通过（ OK ）或不通过（ NG )。
2. 人工智能模型训练
利用分类人工智能对系统进行了70张图像（40张 OK ,30张 NG ）的数据集训练。
- 培训时间缩短至仅15分钟，便于快速适应生产需求的变化。
3. 自动化工作流程
OK 产品：自动被引导到下一站。
国民警卫队产品：识别后，协同机器人机械臂会将缺陷部件选出至专门的循环区域进行后续加工。
- 结果在 AOL Edge 上计算，然后传输给机器人，机器人执行决策以确保生产流程顺畅。
应用场景
· 包装前检测缺失或损坏的零件
· 通过早期发现小异常来确保产品质量
优点
1．提升精度
检测准确率达到99.99%。
- 误报和过度杀伤率降至低于1%，确保了可靠性。
2. 提高效率
自动化提高了检验速度，并减少了50％的人力需求。
- 高速检测与生产周期时间无缝衔接。
3．成本降低
- 减少对人工劳动力的依赖降低了运营成本，同时提升了一致性。
结论
利用 TM AI Cobot 的零件检测解决方案展示了智能自动化如何改变检验流程。通过结合 AI 驱动的分类与精准视觉技术，本案例展示了制造商如何在现代生产线中实现无与伦比的效率、准确性和成本节约。
