利用深度学习技术实现零件自动识别与计数,识别精准度达99.95%以上,支持17000+样本训练,实现整箱计数、定位箱子、平放计数、堆叠计数等多场景智能识别,大幅提升物流效率
立即咨询零件类型识别及数量采集AI系统针对汽车零部件生产与物流环节的痛点,通过AI视觉技术实现零件的自动识别与精准计数。系统采用深度学习算法,基于17000+张样本数据训练,每张样本内标注10-60个标注点,确保模型能够准确识别多种零件类型。系统支持多配合作业场景,能够自动采集44个零件8200+张样本,实现识别精准度>=99.95%,判分模型多样化。通过图像采集、样本标注、模型训练、成果输出四个核心环节,系统能够派生识别整箱计数、定位箱子、平放计数、堆叠计数、累面计数等多种应用场景。业务流程从源箱扫码开始,经过派生识别、计数识别,最终到封箱扫码,实现物流全流程的智能化管理,大幅提升作业效率,降低人工成本。
零件型号数量多,170种,根据不同角度,面共17000张样本
1张标注17000张样本,每张样本内标注点10-60个标注点,2.样品标目标较小
识别精准度>=99.95%,判分模型多,加大采集样本量,均衡样本数量,针对性训练
整箱计数→定位箱子→平放计数+堆叠计数,累面计数
自动扫描源箱条码,识别零件批次信息
根据零件特征进行类型派生识别
精准计数零件数量,支持平放、堆叠等多种摆放方式
完成计数后自动封箱并记录数据
需求调研与零件类型梳理
图像采集与样本数据准备
样本标注与数据清洗
深度学习模型训练与优化
派生识别算法开发
计数系统集成与测试
扫码系统对接与调试
用户培训与系统上线
持续运维与模型优化
识别精准度99.97%,零件型号覆盖170种,计数效率提升92%,人工成本降低85%
17000+样本训练,多配合作业效率提升90%,采集44个零件8200+张样本,样本均衡性提升95%
整箱计数准确率99.5%,定位箱子效率提升88%,平放+堆叠计数准确率99.2%