背景与客户需求
我们的客户是一家台湾知名电子制造商，专注于大批量服务器生产。在发货前的最后阶段，每个单元都必须进行目视检查，以
确认关键部件的存在、位置和状况——如连接器、扎带、帽、电池、电缆布线、固态硬盘和螺丝。
此前，这一过程高度依赖人工检查，不仅耗时且因工人疲劳而不稳定。服务器配置日益复杂，进一步加剧了未被发现缺陷、质
量差异和昂贵重做的风险。
客户需要一个可靠且可扩展的检查系统，能够：
· 在多种组件类型中进行一致的视觉检查
· 减少人为错误和检查时间
· 交付前确保质量稳定
挑战
尽管有标准作业程序（ SOP )，人工检查过程仍面临以下关键挑战：
· 疲劳相关错误：人工检查员经常会忽略细微的问题，尤其是在长时间班次中。
· 缺乏一致性：不同操作人员的判定标准存在差异，影响了品质稳定性。
· 不可追踪的过程：当时没有系统化的方法来记录或追踪检查结果。
· 组件的复杂性：各种零件和配置使得目视检查难以标准化。
这些问题凸显了引入自动化解决方案的必要性，以确保可重复的高精度，并减少对人工的依赖。
解决方案
为提升检测性能，制造商采用 TM AI Cobot 实现了机器人臂解决方案，该机器人集成了内置视觉系统，并配备了强大的软件
TM AI + Trainer 。
检查流程：
· 该 AI 模型使用标记为" OK "和" NG "的图像数据集进行训练，基于多个服务器组件样本。
· 在捕捉服务器图像后， AI 模型会对每个区域（如连接器、电池、扎带）进行分类，以判断该部件是否存在、正确或异常。
· 如果检测到异常（ NG )，系统会立即标记该单元并将其从线路中移除以便进一步处理。
关键检查目标：
· 连接器、电容和电缆扎带检测
· 电池存在与电缆布线
· SSD 和螺丝存在验证
人工智能模型训练
· 使用的人工智能功能：分类
· 数据来源：直接从制作现场拍摄的标签图像
· 训练方法：标准监督训练，使用分类图像集
结果与益处
· 并行多点检测：同时检测多个部件，缩短了循环时间
· 更高一致性： AI 无论班次或操作员如何，都提供统一的检查判断
· 提升可追溯性：所有检查结果均以数字方式记录，用于跟踪和质量保证分析
· 减少重工和售后风险：只有合格的服务器才能继续发货
结论
借助 TM AI Cobot 作为自动化检测解决方案，客户成功用可靠的 AI 驱动系统取代了耗时的人工检查。这不仅提升了检验效率和
可追溯性，也确保了最终阶段产品质量的提升，进一步彰显了企业在服务器制造领域的卓越实力与可靠信誉。
