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3C电子智能制造解决方案
3C电子行业的产品更新迭代快、质量要求高,处在高速发展阶段,企业在智能制造转型过程遇到产品质量缺陷、人员难管控等问题。帝视通过人工智能、机器视觉等前沿技术,帮助制造企业解决生产过程中的质检问题,智能化升级产品品质与企业竞争力。

客户面临的问题

Problems

零部件细小 精度要求高

电子产品构造复杂,零部件数量众多、精度与质量要求甚高,对于产品质量的检测算法与检测精度都极具挑战。

缺陷类型多 无标准方案

产品缺陷种类繁多、工艺复杂、尺寸规格多样,人工检测的方式无法满足高标准的检测需求,同样也无法采用标准化的方式实现自动化检测。

加工过程易造成二次不良

零部件在初检合格的后道加工工序中易出现二次不良品,对于检测环节的机械结构设计与自动化检测难度大。

检测速率要求高

电子产品对于生产流水线的运转速率要求高,传统人工检测的方式远达不到目前的生产速度及质量要求。

方案介绍

An Introduction

帝视科技基于自主研发的机器视觉、深度学习技术,结合海量数据集打造的智能工业视觉平台,可快速对产品缺陷进行标注、训练、调用,结合先进的光学方案及机械设计自动化能力,可高效的为电子生产企业提供个性化的智能化质检方案,助力产业自动化、智能化变革。

方案咨询
核心优势
CORE ADVANTAGES
高精度视觉算法
01
融合多种自研AI算法技术,针对不同缺陷进行精准检测,可检测划痕、斑点、凹坑、缺损、色差等数百种瑕疵,兼容多种产品规格,大幅提高检测效率和准确度。
全场景光学方案
02
提供各类复杂成像环境的光学方案设计,搭配高精度工业相机,适配各类电子元器件的质量检测场景。
机械自动化能力
03
根据生产环境对产线所需的质检设备深度定制机械自动化解决方案,满足产线的检测精度与速度需求。
数字化生产看板
04
降低生产损失,将生产数据采集,瑕疵检测数据、良品率等数据分析汇总成数字化全局生产看板,帮助企业提升产线质量,优化生产工艺,降低生产成本。
降低人力成本
05
基于机器视觉的智能化质检方案,可帮助企业减少质检人员配置,控制人力成本,提高生产效率,为质检环节创造经济效益。
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应用场景
APPLICATION SCENARIO
产品外观缺陷检测

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