随着工业4.0的深入实践，单一功能的视觉检测设备已难以满足复杂多变的生产需求。未来的视觉检测系统将更加注重与其他自动化设备的无缝对接，实现数据共享与协同作业。同时，借助深度学习算法，系统能够自我学习与优化，不断提升检测精度与效率，降低人工干预成本。
电子生产制造涵盖了从微小元器件到复杂电路板组装的全过程，每一环节都需要极高的精确度和稳定性。传统的质检方式往往依赖人工目检，不仅耗时耗力，且容易受主观因素影响，难以满足现代制造业对质量和效率的严苛要求。机器视觉技术的引入，使得这一难题迎刃而解。
01.客户背景和需求
客户是一家大型电子制造服务(EMS)供应商。他们的主要需求是利用AI训练的模型对产品外观进行高精度、自动化的视觉检查，确保产品质量，重点检查项目包括：
1.检查螺丝是否存在并正确固定。
2.确保高压警告标签正确的放置和方向。
3.检查产品收件箱标签位置和对齐。
4.确认通风阀安装正确且无部件缺失。
5.确保序列号(SN)和二维码比较的序列号与产品封面上刻有的二维码之间的一致性。
多达28个组件的多个检查区域分布在产品的不同侧面，传统的2D工业相机无法有效捕捉多角度、多焦点图像。手工检查耗时、劳动密集，并且容易出现失误。未能快速识别这些缺陷可能会损害产品质量、影响气密性，在严重的情况下可能还会导致使用过程中的安全问题。
02.解决方案及关键技术
为了解决上述挑战，客户选择使用内建视觉技术的达明协作机器人进行自动化检查。具体技术方法包括：
成像技术
使用TM5-900机械臂，可以实现多角度图像捕获，以满足客户要求。该手臂配备自动对焦2D摄像头(EIH：彩色，支持自动对焦)，可提供精确定位并通过TMFlow捕获清晰的检查图像。TM5 EIH(眼在手)拍摄的图像存储在AI AOI Edge中进行分析。
AI视觉检测
使用TM AI+ Trainer，400张图像可以在35分钟内增强10倍，并通过50次迭代进行训练。允许模型快速重新训练，解决生产线误判或异常问题。
该系统利用Intel I7 12700处理器和Nvidia RTX 3060处理器，可在30秒内完成对28个元器件位置的AI检测，满足生产周期时间(CT)要求，显著提高了自动化效率并降低了劳动力成本。
检测流程
通过(OK)：检测结果上传到生产系统，产品进入下一站。
失败(NG)：结果立即标记，提示操作员解决有缺陷的物品。
03.方案优势
达明机器人AI视觉检测技术以卓越的性能在行业中广受青睐。通过深度学习和先进的图像处理技术，不断优化检测算法，以适应不断变化的生产需求;克服了传统检测方法的局限性，为客户提供可靠、准确的视觉检测方案，显著提高了产品生产效率和品质标准，同时降低生产成本，成为现代智能制造的基准应用。
（来源：达明机器人）
