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由 stoba 制作的 TechStories：基于人工智能的开创性质量检测实现无缝质量管理
制造商和买家都希望产品完美无瑕。因此，无缝质量管理程序对每个行业都至关重要。因此，即使是最小的缺陷，如表面划痕、气孔、凹痕、气孔或撞击痕迹，也可能导致昂贵的投诉、安全缺陷、功能损失甚至功能故障。如果这些缺陷在生产过程中才被发现，就会导致高昂的成本。复杂的几何形状或安全或功能关键部件也必须以始终如一的高质量进行可靠生产，以确保公司的声誉不受损害。
自动光学检测带来更高的质量
对具有不同表面特征的微型部件进行检测，对所使用的检测工艺提出了很高的要求：然而，复杂的物体几何形状和多种多样的材料特性对传统的光学检测方法提出了越来越多的限制：例如，如果测试件的表面结构不规则或其反射特性波动很大，则往往无法再可靠地检测和分析缺陷，这一方面增加了缺陷的风险，另一方面也增加了质量检测中假废品的比例。对于制造商来说，额外的下游人工检测会增加成本，而使用优化的系统则可以避免这些成本。 先进的视觉系统可以快速、精确和客观地工作：基于优化的技术，无论检测对象的表面质量如何，它们都能提供准确的信息，即使是在高检测量和短检测时间的情况下也是如此。
来自 stoba 的人工智能自动光学质量检测装置
stoba Customised Machinery 的 InspectorONE 是一种用于对各种部件和产品进行视觉检测的自学习机器。该设备配备摄像头和深度学习软件，可快速自动检测部件和产品。利用深度学习算法，即使是人类检测人员经常忽略的异质或反光表面上的最小缺陷，也能以稳定可靠的质量被发现。此外，它还能提供强大的洞察力，有助于提高质量和运营效率。在同时收集真实数据和合成数据的培训阶段结束后，InspectorONE 可用于视觉检测并独立做出决策。”我们客户的受益之处在于，InspectorOne 使用最先进的方法确保产品的可靠性和质量。这一点起着决定性的作用，尤其是在汽车行业等应用中。除了质量保证外，经济方面也非常重要，”stoba Customised Machinery 的销售主管 Muhammer Kör 说。
合格的缺陷检测可减少废品数量
系统对弹出偏差部件的固有公差限值可根据具体要求进行调整，如果可能，也不会定义得过于狭窄。无论是表面缺陷（如划痕）、污染（如密封面上的碎屑）、液体中的颗粒、材料中的气泡，还是装配（如电路板）的完整性。InspectorONE 更进一步，它能识别各种偏差，了解缺陷的来源，并利用人工智能预测未来可能出现的缺陷，”销售专家 Michael Berkner 说。