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行业动态

CCD视觉检测设备怜香惜玉“解救”一线质检女工

时间:2019-01-21



  这个工厂是生产手机数据线零件,每天产出230万个数据头,质检工人,是整个流水线的最后一环,也是对人力依赖程度最高的环节。

  很多工厂都装上了自动流水线,但唯独质检环节例外——质检环节面临的环境最为复杂,不是单纯的机械作业。

  比如,这个小小的数据头,可能有33项瑕疵让其沦落为残次品,有缝隙,有裂痕,有刮擦等等。

  零件愈小,越考验质检员的经验、眼神和体力——尤其是在精密度要求极高的3C领域,他们必须像机器一样精密有序,高速运转。

  

  但是,再冷静的工人也有情绪波动之时,当他们处于疲惫期或者痛苦期时,质检的精准性就会大打折扣。

  这样的工作十分无趣,极大消耗工人的身体和心智,一位自杀的富士康工人,曾在诗歌里倾泻了他的痛苦:

  那些低于机台的青春早早夭亡

  我咽下奔波,咽下流离失所

  咽下人行天桥,咽下长满水锈的生活

  央视新闻频道也曾在2013年报道,去富士康质检部门实习的女大学生,因为长期的加班和高压,导致经期紊乱。

  

  思普泰克视觉检测设备“怜香惜玉”

   但质检工厂里的女工,显然比较幸运——他们的解救者来了,怜香惜玉的——思普泰克

 这个名叫“表面缺陷视觉检测设备”的机器走进工厂后,可以帮助成千上万的一线质检工人,减轻大量高重复性、高频次的工作,提升效率,解放更多劳动力。

  其实,用机器智能来代替人工智能,某些外企此前已经有所探索——这是3。0版的自动流水线,依赖的技术是传统的机器学习。

  


 

  但由机器学习驱动的“质检员”,只能在比较确定性的环境下,对人类指定的单一性的两三类缺陷精确甄别,也就是说“指哪儿打哪儿”,灵活度低,普适性低,包容度低,无法做到对人工的彻底替代,只能做到“人机配合”。

  举例来说,如果外部环境变了,比如光线的明暗变化,阴天和晴天不同的天气状况,都要对机器学习的质检算法进行调试,而一旦产品的外部形态、制造工艺改变了,也要重新调整算法。

  “机器学习驱动的自动质检,需要匹配专业的AI人才,不断调整算法,落地门槛高,普适度很低”

  而思普泰克CCD视觉检测设备则由深度学习驱动,能够全面检测数据头的30多类缺陷,精准度能够达到人工质检员的标准。而且,随着时间的推移和经验的积累,其准确度还会不断提升,趋近完美。

  

 


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