背景与客户需求
这里的客户是一家大型电子制造服务（ EMS ）提供商。他们的主要需求是利用 AI 训练的模型进行高精度、自动化的外观视觉检查，确保产品质量。主要检查项目包括：
1. 螺丝：确认存在并正确固定。
2. 高压警告标签：确保正确放置和朝向。
3. 产品铭牌标签：检查位置和对齐。
4. 通风阀：确认安装正确，没有缺失的部件。
5. 序列号（ SN ）与二维码比较：确保序列号与产品封面上刻有二维码的一致性。
常见缺陷包括：
· 标签位置错误或方向错误
· 缺失螺丝
· 缺少通风阀塞
· 序列号与二维码之间的差异
未能及时发现这些缺陷可能影响产品质量，影响气密性，严重还可能导致使用过程中的安全问题。
挑战
1. 复杂的检查点：多个检查区域分布在产品的不同侧面，传统的二维工业相机无法高效捕捉多角度、多焦点的图像。
2. 大量检查项目：需检查多达28个组件，迫切需要快速且准确的解决方案。
3. 劳动力限制：人工检查耗时、劳动密集，且容易出现主观错误。
解决方案与关键技术
为解决上述挑战， TM AI Cobot 集成了视觉技术，实现了检验流程的自动化。具体的技术方法包括：
成像技术
利用TM5-900机械臂，可以实现多角度图像采集，以满足客户需求。该机械臂配备了自动对焦的二维相机（ EIH ：彩色，支持自动对焦），提供精准定位，并通过 TMflow 拍摄清晰的检查图像。 TMS EIH 拍摄的图像会存储在 AI AOI Edge 中进行分析。
AI 驱动的检测
使用 TM AI ＋训练器，400张图像可进行10倍增强，并在35分钟内完成50次迭代训练。这使得模型能够快速再训练，以解决生产线的误判或异常。
该系统搭载 Intel i7 12700 CPU 和 Nvidia RTX3060 GPU ，能够在30秒内完成28个元件的 AI 检测，满足生产周期时间（ CT ）要求。这显著提升了自动化效率并降低了人工成本。
检查工作流程
· 通过（ OK )：检验结果上传到生产系统，产品继续前往下一个工作站。
· 失败（ NG )：结果会立即被标记，提示操作员处理有缺陷的物品。
应用场景与优势
应用场景
非常适合制造业中的高精度目视检查任务，包括检测缺失部件、识别异物以及确认零件正确位置。
优点
1.自动化：取代人工操作降低了劳动力成本。
2.准确性：检测准确率超过99%，误报率低于1%。
3.效率：满足高产量、高周期生产线的需求。
结论
TM AI Cobot 凭借其创新的视觉技术和基于 AI 的决策能力，为客户提供高效可靠的自动视觉检测解决方案。检测准确率超过99%，误报率低于1%，显著提升了效率和精度。它克服了传统检测方法的局限，显著提升了产品质量并降低了生产成本，使其成为现代智能制造的标杆应用。
