• AI深度学习

  在保留传统机器视觉功能、使用习惯的

  前提下，融合了AI深度学习功能。

  支持在线/远程/实时训练，迭代模型。

  

• 便捷的云端部署

  系统支持云端部署，

  随时随地接入，

  助力打造新型商业模式。

  

• 部署方式多样化

  支持本地/私有云部署，

  多种部署方式按需选择，

  满足安全和保密需求。

  

• 传统工业生产
  面临的问题

  检测效率低

  人工质检需要手动操作，靠人眼分辨，手动筛选，

  效率难以提升，容易影响整线效率；

  另一方面，人工检测有延时，当大量作业，产品需要转运，

  中转的仓储时间，难以第一时间发现产品质量问题。

  人力成本高

  人工质检需要额外投入大量人力，增加生产成本。

  同时质量检测人员招工难，人员离职率高，

  增加了企业用工的隐性成本。

  难以标准化

  人工质检依赖人员的双眼、判断能力，

  存在主观因素对判定结果的影响，难以实现标准化。

  检测质量不稳定

  人工质容易受到视觉疲劳、当日工作状态的影响，

  无法保证全时段内的产品质检准确率，漏检误检率高。

  数据难以管理

  人工质检无法对历史结果进行有效的积累和利用，

  对自动化生产流程适配性较弱。

• iSense
  工业AI检测系统

  检测效率高

  检测效率远远高于人工检测，

  智能发现新缺陷，可在产品出货前进行缺陷控制，

  进行智能缺陷合成，

  有效解决部分缺陷的图像数据不足问题。

  节省人力

  大幅降低用工成本，

  质检过程全自动，

  不再受制于招工困难的问题。

  标准化检测

  检测标准灵活可控，根据不同产业特点配套对应检测标准，

  保证检测过程可控。

  检测质量稳定

  对物体不规则缺陷的识别较传统机器视觉技术具有显著优势，

  准确率更高，且受外部环境影响低。

  AI智能迭代

  模型可基于用户提供的数据进行持续的迭代训练，不断提升模型的准确率。

  用户可自主完成模型的训练预测闭环，优化升级模型，

  支持集中式部署，多产线模型共享。

iSense平台架构

iSense 应用场景

• 
  3C电子制造

  ·手机部件缺陷

  ·装配引导

  ·屏幕检测

  ·整机缺陷

• 
  新能源行业

  ·电芯检测

  ·模组检测

  ·极片检测

• 
  其它行业

  ·晶圆外观

  ·引线框架

  ·金线检测

• 
  物流仓储

  ·3D引导装配

  ·上料/下料

  ·分拣/拆垛

• 
  汽车制造

  ·3D引导装配

  ·上料/下料

两种部署方式，按需选择

应用案例

• 

  电芯密封钉焊接质量检测

  在后段工序中，方形电芯会进行两次注液工序，完成后需焊接密封。

  为防止电池使用过程中因碰撞造成电解液泄露，

  需对爆点、焊坑、孔洞、断/漏焊等进行缺陷检测。

  采用华汉伟业专利 “滤波、去噪声” 算法去除干扰和噪声， 实现稳定的检测效果。

• 

  电池壳体表面缺陷检测

  电芯工艺段中，电芯包膜前需要对铝壳进行外观缺陷检测，

  防止外观不良品流入下道工序。

  华汉伟业专利“曲面缺陷抽取”结合“瑕疵检测”算法

  可以稳定检测出深度>0.1mm的凹坑/凸起、深度>0.1mm的划痕，。

  完全满足检测要求。

• 

  电芯包膜表面缺陷检测

  电芯工艺段中，电芯包膜后需对5个包膜面进行外观缺陷检测，

  防止外观不良品流入模组Pack段工序。

  华汉伟业专利“曲面缺陷抽取”结合“瑕疵检测”算法

  可以稳定检测出直径>2mm、高度>0.06mm的气泡和长度>2mm的褶皱，

  完全满足检测需求。

• 

  显示面板灰尘检测

  电芯工艺段中，电芯包膜后需对5个包膜面进行外观缺陷检测，

  防止外观不良品流入模组Pack段工序。

  华汉伟业专利“曲面缺陷抽取”结合“瑕疵检测”算法

  可以稳定检测出直径>2mm、高度>0.06mm的气泡和长度>2mm的褶皱，

  完全满足检测需求。