明治案例 | 【AI二分类】赋能精密装配质量

在工业自动化装配线上，卡圈、弹垫等小型精密零部件的装配质量直接影响设备的安全性与可靠性。然而，由于此类零件种类繁多、外形相似度高，传统视觉检测方案常面临错装、漏装、多装、错序四大难题。

本期小明将分享明治视觉传感器VDS20C如何结合AI深度学习技术，展示如何通过"自主学习-动态优化"的创新检测模式，实现装配缺陷的高效精准识别。

场景需求

零件卡圈、弹垫组装完成后，利用机器视觉技术完成错装、漏装、多装和错序的检测

难点分析：

1、外形高度相似：不同规格零件材质外形一样，厚度相差1毫米左右

2、多材质干扰：金属反光、橡胶形变等材质特性增加成像复杂度

3、动态装配环境：振动、光照变化导致图像采集不稳定

4、配方频繁切换：生产线需兼容数十种产品型号，传统算法泛化性差

传统视觉方案依赖人工特征设定，面对新型号或细微差异时易产生20%以上误报率，且每次产品迭代需数周重新调试。

创新解决方案- AI赋能的动态检测

选用明治传感VDS20C系列，内置丰富的视觉检测工具以及强大的边缘AI加持，可进行灵活组合和调整，以满足各种场景需求，可精准完成零件组装成品的AI二分类的任务。

① 自主学习型缺陷库

小样本快速训练：仅需10-20张样本即可建立初始模型

多模态特征融合：结合形状、纹理、边缘梯度等多维特征建立复合判断标准

② 毫秒级配方切换

可视化配方管理：通过HMI界面实现参数拖拽式配置，仅需4步即可完成配置，降低80%部署难度

检测效果

组装标准

漏装弹垫和卡圈

漏装卡圈

多装卡圈

弹垫错装成平垫

装错卡圈

随着工业4.0向纵深发展，明治VDS20C所代表的自主学习型AI视觉检测方案，必将成为智能工厂神经系统的关键节点。

从汽车精密装配到3C电子检测，从医药包装验证到新能源电池品控，其应用场景正在快速向多领域渗透。