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零件类型识别及数量采集AI解决方案

零件类型识别及数量采集AI解决方案

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

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方案介绍

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。

核心优势

识别精准度达99.95%以上
支持17000+样本训练,覆盖170种零件型号
多场景应用:整箱计数、定位箱子、平放计数、堆叠计数
加大采集样本量,均衡样本数量,针对性训练
多配合作业,采集44个零件8200+张样本
自动化计数效率提升90%,人工成本降低80%

方案组成

1

图像采集系统

零件型号数量多,170种,根据不同角度,面共17000张样本

2

样本标注平台

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

3

模型训练引擎

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

4

派生识别模块

整箱计数→定位箱子→平放计数+堆叠计数,累面计数

5

源箱扫码

自动扫描源箱条码,识别零件批次信息

6

派生识别

根据零件特征进行类型派生识别

7

计数识别

精准计数零件数量,支持平放、堆叠等多种摆放方式

8

封箱扫码

完成计数后自动封箱并记录数据

实施流程

1

需求调研与零件类型梳理

2

图像采集与样本数据准备

3

样本标注与数据清洗

4

深度学习模型训练与优化

5

派生识别算法开发

6

计数系统集成与测试

7

扫码系统对接与调试

8

用户培训与系统上线

9

持续运维与模型优化

成功案例

广汽本田零部件物流中心

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%

某日系合资车企供应链中心

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%

某新能源汽车零部件仓储

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%

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