AI質(zhì)量檢測(cè)的案例
質(zhì)量管理 | “質(zhì)量+AI”翻開企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新篇章
隨著 “十五五” 規(guī)劃將高質(zhì)量發(fā)展錨定為產(chǎn)業(yè)升級(jí)核心方向，消費(fèi)市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)品可靠性、一致性的要求也愈發(fā)苛刻，小到家電零件的精度，大到工業(yè)設(shè)備的耐用性，質(zhì)量已成為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的生死線。而傳統(tǒng)質(zhì)量管理中人工排查慢、經(jīng)驗(yàn)依賴強(qiáng)、改進(jìn)周期長(zhǎng)的痛點(diǎn)，正制約著企業(yè)的升級(jí)步伐。
如今，AI 與大模型技術(shù)正以強(qiáng)大的滲透力，撕開傳統(tǒng)質(zhì)量管控的 “效率天花板”：當(dāng)質(zhì)量數(shù)據(jù)遇上智能算法，當(dāng)人工經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為數(shù)字資產(chǎn)，制造業(yè)的質(zhì)量管理正在從 “經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)、事后救火” 轉(zhuǎn)向 “數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+智能決策，全流程的事前預(yù)判、事中管控、事后閉環(huán)的質(zhì)量全生命周管理。
從 “被動(dòng)應(yīng)對(duì)” 到 “智能預(yù)判”
兩大 AI 場(chǎng)景重構(gòu)質(zhì)量管控邏輯
在 AI 賦能的質(zhì)量管理體系中，“AI 不合格品處理”與“AI產(chǎn)品質(zhì)量改進(jìn)”兩大核心場(chǎng)景，正讓質(zhì)量管控從人找問題變?yōu)閱栴}找人：
場(chǎng)景一：AI 不合格品處理 — 讓異常響應(yīng) “快人一步”
傳統(tǒng)產(chǎn)線中，不合格品的處置往往依賴檢驗(yàn)員經(jīng)驗(yàn)：從識(shí)別不良類型、查找歷史方案到協(xié)調(diào)返工流程，至少需要數(shù)小時(shí)。而 AI 不合格品處理場(chǎng)景，通過全環(huán)節(jié)覆蓋 + 智能 Agent 聯(lián)動(dòng)實(shí)現(xiàn)秒級(jí)響應(yīng)：
● 覆蓋進(jìn)貨檢驗(yàn)、制程檢驗(yàn)、成品檢驗(yàn)等全流程，系統(tǒng)自動(dòng)采集檢驗(yàn)數(shù)據(jù)；
● 當(dāng)異常出現(xiàn)時(shí)，不良模式Agent快速匹配歷史不良庫(kù)，鎖定問題類型；
● 同步觸發(fā)處置方式Agent，輸出對(duì)應(yīng)的隔離、返工或報(bào)廢方案；
● 最終由處置方案Agent聯(lián)動(dòng)待驗(yàn)過程管理，自動(dòng)推送流程節(jié)點(diǎn)至對(duì)應(yīng)負(fù)責(zé)人，實(shí)現(xiàn) “發(fā)現(xiàn) - 判定 - 處置” 的閉環(huán)自動(dòng)化。
場(chǎng)景二：AI 產(chǎn)品質(zhì)量改進(jìn) — 讓問題溯源 “精準(zhǔn)到底”
質(zhì)量改進(jìn)的難點(diǎn)，在于從海量數(shù)據(jù)中定位根因。
展開 質(zhì)量管理 | AI賦能QMS 提升質(zhì)量控制效率，重塑企業(yè)質(zhì)量文化
隨著DeepSeek大模型在國(guó)內(nèi)的快速發(fā)展，企業(yè)對(duì)AI應(yīng)用關(guān)注度也越來越高，海克斯康數(shù)字化質(zhì)量平臺(tái)將AI融入傳統(tǒng)質(zhì)量管理流程，實(shí)現(xiàn)任務(wù)自動(dòng)化，增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析能力，并提供預(yù)測(cè)性洞察，從而提高效率、準(zhǔn)確性和整體質(zhì)量控制。
AI質(zhì)量知識(shí)庫(kù)主要功能
在諸多AI應(yīng)用中，AI質(zhì)量知識(shí)庫(kù)便是一個(gè)典型應(yīng)用，其主要功能如下：
特定領(lǐng)域智能助手
通過導(dǎo)入特定領(lǐng)域文檔或問答來訓(xùn)練 AI 模型，使其能夠基于特定領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)進(jìn)行交互式對(duì)話，構(gòu)建特定領(lǐng)域的 AI 智能助手。
多種大模型配置
支持 DeepSeek、GPT、Claude、文心一言等多種 LLM 模型。
自動(dòng)化數(shù)據(jù)預(yù)處理
提供手動(dòng)輸入、直接分段、LLM 自動(dòng)處理等多種數(shù)據(jù)導(dǎo)入方式，自動(dòng)完成文本預(yù)處理、向量化和 QA 分割，節(jié)省手動(dòng)訓(xùn)練時(shí)間，提高效率。
工作流編排
支持工作流（AI Workflow）編排，可以基于可視化的拖拽界面設(shè)計(jì)更加復(fù)雜的問答流程，如查詢數(shù)據(jù)、查詢?nèi)蝿?wù)、預(yù)約會(huì)議等。
API集成
提供與 OpenAI 官方接口對(duì)齊的 API，可直接接入現(xiàn)有 GPT 應(yīng)用，可集成企業(yè)微信、公眾號(hào)、飛書等移動(dòng)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)端應(yīng)用。
AI質(zhì)量知識(shí)庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景
海克斯康數(shù)字化質(zhì)量平臺(tái)的AI質(zhì)量知識(shí)庫(kù)已在眾多客戶落地應(yīng)用，其中客戶最常用的應(yīng)用場(chǎng)景主要有以下幾種：
智能問答
這是AI質(zhì)量知識(shí)庫(kù)最普遍的應(yīng)用場(chǎng)景，通過將質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、質(zhì)量文檔、質(zhì)量知識(shí)，質(zhì)量數(shù)據(jù)等各種資料喂給AI質(zhì)量知識(shí)庫(kù)，便可通過AI大模型實(shí)現(xiàn)智能問答，大大提高知識(shí)的檢索效率和準(zhǔn)確性。
自動(dòng)化任務(wù)處理
系統(tǒng)可基于AI質(zhì)量知識(shí)庫(kù)，對(duì)質(zhì)量管理流程進(jìn)行自動(dòng)化處理。
展開 數(shù)據(jù)分析與AI丨基于AI的電子元件焊接質(zhì)量優(yōu)化
<p><strong>一、行業(yè)難點(diǎn)</strong></p><p>在電子元件制造行業(yè)中，時(shí)常會(huì)出現(xiàn)因焊接質(zhì)量不穩(wěn)定導(dǎo)致高廢品率、生產(chǎn)周期延長(zhǎng)及設(shè)備利用率不足等情況，影響了生產(chǎn)成本和客戶滿意度。</p><p>頻繁的質(zhì)量問題和停機(jī)檢測(cè)，使得<strong>交付周期延長(zhǎng)，進(jìn)一步影響市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，公司急需提升焊接質(zhì)量與生產(chǎn)效率的方案。 </strong></p><p><img src="https://mmecoa.qpic.cn/mmecoa_png/x0yLiaf5fF6we33KOfMqBR2fiamEN1JtRS2CgTY2RjY8gjlwX3uicWSAdNKqvDEL2iahUnFKoqXKglPC0qffZDicauw/640?wx_fmt=png" width="1129" style=""></p><p><strong>二、如何利用AI方案進(jìn)行電子元件焊接質(zhì)量優(yōu)化</strong></p><p>在數(shù)據(jù)分析與 AI 平臺(tái) Altair<sup>?</sup> RapidMiner<sup>?</sup> 中，利用<strong>平臺(tái)產(chǎn)品 AI Studio 的數(shù)據(jù)分析及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)</strong>對(duì)焊接工藝展開優(yōu)化。</p><p><br></p><p>具體而言，先收集溫度、濕度、焊接速度等多維度數(shù)據(jù)，隨后以此為基礎(chǔ)<strong>構(gòu)建決策樹模型</strong>，借助該模型精準(zhǔn)識(shí)別出最為關(guān)鍵的工藝參數(shù)，并進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)參數(shù)的優(yōu)化，從而達(dá)成<strong>焊接工藝的整體提升。
展開 水利水電工程質(zhì)量檢測(cè)闡述和幾種檢測(cè)方式
水利水電工程質(zhì)量檢測(cè)是指水利水電工程質(zhì)量檢測(cè)單位對(duì)水利水電工程施工質(zhì)量或用于工程建設(shè)的原材料、中間產(chǎn)品、金屬結(jié)構(gòu)、機(jī)電設(shè)備等進(jìn)行的檢查、度量、測(cè)量或試驗(yàn)，并將結(jié)果與規(guī)定要求進(jìn)行比較以確定質(zhì)量是否合格所進(jìn)行的活動(dòng)。質(zhì)量檢測(cè)是水利水電工程質(zhì)量保證體系中的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)，是質(zhì)量監(jiān)督和監(jiān)理的重要手段，檢測(cè)成果是質(zhì)量改進(jìn)的依據(jù)，是工程質(zhì)量評(píng)定、工程安全評(píng)價(jià)與鑒定、工程驗(yàn)收的依據(jù)，也是質(zhì)量糾紛評(píng)價(jià)、質(zhì)量事故處理的依據(jù)。工程質(zhì)量檢測(cè)具有科學(xué)性、公正性、及時(shí)性、權(quán)威性及局限性。
根據(jù)水利水電工程建設(shè)質(zhì)量控制的不同主體，質(zhì)量檢測(cè)的類型主要包括施工單位自檢、監(jiān)理單位平行檢測(cè)和跟蹤檢測(cè)、項(xiàng)目法人委托檢測(cè)、政府監(jiān)督抽檢等。不同類型的檢測(cè)工作在建設(shè)程序上形成一套相對(duì)完整的體系，在工程質(zhì)量控制上發(fā)揮著重要作用。目前，我省水利工程建設(shè)的檢測(cè)方式主要包括：施工單位自檢、監(jiān)理單位平行/跟蹤檢測(cè)、驗(yàn)收前抽檢（項(xiàng)目法人委托）等。
（一） 施工單位自檢
施工單位自檢是指施工單位依據(jù)工程設(shè)計(jì)要求、施工技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和合同約定，結(jié)合《單元工程評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)》規(guī)定的項(xiàng)目數(shù)量進(jìn)行的檢測(cè)。
展開 
曠視AI復(fù)雜場(chǎng)景的交通標(biāo)志檢測(cè)
交通標(biāo)志本身種類眾多，大小不定，并且在交通復(fù)雜的十字路口場(chǎng)景下，由于光照、天氣等因素的影響，使其被精確檢測(cè)變得更加困難。提高上述場(chǎng)景下交通標(biāo)志檢測(cè)準(zhǔn)確度，將有助于降低十字路口交通事故發(fā)生的概率。
提供真實(shí)場(chǎng)景的道路圖片，部分圖片給出了交通標(biāo)志的標(biāo)注結(jié)果，所有交通標(biāo)志共計(jì) 5 個(gè)類別，分別為紅燈、直行標(biāo)志、向左轉(zhuǎn)彎標(biāo)志、禁止駛?cè)牒徒古R時(shí)停車。
數(shù)據(jù)示例如下：
初賽1/177，復(fù)賽1/12
框架
megengine
算法方案
網(wǎng)絡(luò)框架
atss + resnext101_32x8d
訓(xùn)練階段
mosaic增強(qiáng)
隨機(jī)選擇四張圖片，對(duì)圖片進(jìn)行隨機(jī)平移10%，尺度縮放(0.5,2.0)，shear 0.1，最后將四張圖片進(jìn)行組合。
mixup增強(qiáng)
隨機(jī)選取兩張圖進(jìn)行疊加，我們最終選用的比例是0.5 * 原圖+0.5 * 新圖片，同時(shí)其進(jìn)行縮放(0.5,2.0)。
下圖為mosaic+mixup示例圖：
圖片尺寸
最終提交版本輸入圖片尺寸為(1500,2100)
多尺度訓(xùn)練（最終提交版本未采用）
起初我們將短邊設(shè)為(1024, 1056, 1088, 1120, 1152, 1184, 1216, 1248, 1280, 1312, 1344, 1376, 1408)，隨機(jī)選取短邊后，長(zhǎng)邊按比例縮放，并使長(zhǎng)邊長(zhǎng)度小于1800，從而進(jìn)行多尺度訓(xùn)練，取得了很好的效果。不過后期的mosaic和mixup在增強(qiáng)時(shí)對(duì)圖片進(jìn)行了縮放，實(shí)則隱含了多尺度訓(xùn)練，且效果優(yōu)于上述方法，所以我們最終去掉了多尺度訓(xùn)練。
展開 質(zhì)量管理 | 從被動(dòng)檢測(cè)到主動(dòng)預(yù)防：海克斯康QMS強(qiáng)化電池質(zhì)量監(jiān)控能力
行業(yè)痛點(diǎn)
《中國(guó)動(dòng)力電池質(zhì)量白皮書（2023）》指出，單塊動(dòng)力電池生產(chǎn)涉及2178個(gè)關(guān)鍵檢測(cè)參數(shù)（涵蓋尺寸公差±0.1μm的極片涂布、密封性檢測(cè)等），數(shù)據(jù)采集頻率達(dá)5萬條/分鐘/產(chǎn)線。然而，面對(duì)每分鐘5萬條數(shù)據(jù)的采集量，傳統(tǒng)人工抽檢僅能覆蓋不足3%的檢測(cè)點(diǎn)，導(dǎo)致質(zhì)量逃逸風(fēng)險(xiǎn)高、成本損失巨大。正如質(zhì)量大師克勞士比提出的“質(zhì)量成本法則”所警示：事后補(bǔ)救成本通常是預(yù)防成本的5-10倍。這一規(guī)律凸顯出電池行業(yè)質(zhì)量監(jiān)控與預(yù)警的重要性和的迫切性。
QMS質(zhì)量預(yù)警系統(tǒng)核心功能
01
自定義判異規(guī)則：實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)質(zhì)量防控
質(zhì)量預(yù)警系統(tǒng)深度融合國(guó)標(biāo)八大判異準(zhǔn)則與企業(yè)個(gè)性化需求，通過雙軌制判異機(jī)制實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)質(zhì)量防控：一方面基于經(jīng)典SPC理論（如連續(xù)7點(diǎn)上升、三點(diǎn)中有兩點(diǎn)超出2σ等準(zhǔn)則）識(shí)別過程異常；另一方面支持企業(yè)根據(jù)電池生產(chǎn)工藝特性（如涂布厚度、焊接電阻等關(guān)鍵參數(shù)）自定義判異規(guī)則及靈敏度閾值，確保質(zhì)量監(jiān)控標(biāo)準(zhǔn)與產(chǎn)線實(shí)際工況動(dòng)態(tài)匹配，從根本上解決“標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則水土不服”的行業(yè)痛點(diǎn)。系統(tǒng)可針對(duì)不同檢測(cè)項(xiàng)、設(shè)備甚至工藝段配置差異化判異策略，真正實(shí)現(xiàn)從“符合理論標(biāo)準(zhǔn)”到“適配生產(chǎn)現(xiàn)實(shí)”的跨越。
02
控制圖配置：滿足精細(xì)化管控需求
質(zhì)量預(yù)警系統(tǒng)針對(duì)電池行業(yè)多參數(shù)、高精度的監(jiān)控需求，提供靈活可配置的控制圖解決方案：支持根據(jù)檢測(cè)參數(shù)特性（如連續(xù)型尺寸數(shù)據(jù)采用X-bar R圖，缺陷率數(shù)據(jù)采用P圖）智能匹配控制圖類型，并允許按設(shè)備、工位獨(dú)立設(shè)置子組容量、控制限等關(guān)鍵參數(shù)，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化過程管控。同時(shí)，系統(tǒng)提供“預(yù)警集合”功能，可將工藝關(guān)聯(lián)參數(shù)（如極片涂布厚度、面密度等）批量綁定，統(tǒng)一設(shè)置規(guī)則與接收人，在確保監(jiān)控精準(zhǔn)度的同時(shí)大幅降低預(yù)警配置工作量，解決多參數(shù)協(xié)同監(jiān)控的行業(yè)難題。
展開 質(zhì)量管理 | 海克斯康數(shù)字化檢測(cè)：一站式解決方案助力質(zhì)量升級(jí)
質(zhì)量是企業(yè)立足的根本，高效的質(zhì)量管理是企業(yè)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品高質(zhì)量、高穩(wěn)定性的關(guān)鍵所在。在國(guó)家深入推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，大力深化制造業(yè) “智改數(shù)轉(zhuǎn)網(wǎng)聯(lián)” 的大背景下，數(shù)字化檢測(cè)系統(tǒng)發(fā)揮著重要作用。它能有效助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)質(zhì)量管理的數(shù)字化，打通質(zhì)量規(guī)劃、質(zhì)量檢測(cè)、質(zhì)量數(shù)據(jù)分析以及基于數(shù)據(jù)的質(zhì)量改進(jìn)等多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，構(gòu)建統(tǒng)一的質(zhì)量管理體系，促進(jìn)各部門高效協(xié)同合作。海克斯康數(shù)字化檢測(cè)系統(tǒng)憑借其先進(jìn)的技術(shù)架構(gòu)和強(qiáng)大的功能，高度契合國(guó)家高質(zhì)量發(fā)展的產(chǎn)業(yè)政策導(dǎo)向，成為企業(yè)響應(yīng)政策、實(shí)現(xiàn)質(zhì)量數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的有力工具。
海克斯康數(shù)字化檢測(cè)系統(tǒng)包含質(zhì)量工藝管理、檢驗(yàn)策劃管理、檢驗(yàn)執(zhí)行管理、質(zhì)量數(shù)據(jù)分析、計(jì)量器具管理等業(yè)務(wù)子系統(tǒng)，為閉環(huán)式質(zhì)量管理提供了豐富全面的功能支撐。在體驗(yàn)方面，該系統(tǒng)數(shù)模解析模塊可對(duì)圖紙文件進(jìn)行自動(dòng)化解析，將數(shù)模中的尺寸、形位公差、質(zhì)量指導(dǎo)等信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化提取并直接與相應(yīng)物料、工序等進(jìn)行關(guān)聯(lián)，極大地提升檢驗(yàn)策劃的效率；檢驗(yàn)執(zhí)行過程提供的數(shù)據(jù)采集軟件實(shí)現(xiàn)了高度配置化、插件化，可根據(jù)用戶使用場(chǎng)景快速配置并定制，滿足客戶多樣化需求，可與三坐標(biāo)、影像儀、各種類型的卡尺實(shí)現(xiàn)直接對(duì)接，數(shù)據(jù)直接進(jìn)入到采集系統(tǒng)，減少采集人員的工作量，提升檢驗(yàn)效率。在國(guó)產(chǎn)化場(chǎng)景下，數(shù)字化檢測(cè)系統(tǒng)提供了Web端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，可以跨多種操作系統(tǒng)、瀏覽器實(shí)現(xiàn)高效質(zhì)量數(shù)據(jù)采集及實(shí)時(shí)結(jié)果判定，方便快捷。
在部署方面，數(shù)字化檢測(cè)系統(tǒng)既能輕量級(jí)單機(jī)部署，滿足單車間或小型工廠的使用需求；又支持微服務(wù)集群化部署，滿足集團(tuán)化客戶大規(guī)模部署使用場(chǎng)景；另外，在數(shù)據(jù)管理方面支持單租戶、多租戶多種模式，用戶可根據(jù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析范圍選擇合理的數(shù)據(jù)模式；可根據(jù)業(yè)務(wù)需求、應(yīng)用范圍、實(shí)施路徑適時(shí)調(diào)整產(chǎn)品的部署及數(shù)據(jù)管理模式，在項(xiàng)目前期先進(jìn)行小規(guī)模、小范圍試點(diǎn)應(yīng)用，待試點(diǎn)成熟之后慢慢擴(kuò)大規(guī)模，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的平滑過渡。
展開 質(zhì)量管理 | 海克斯康QMS平臺(tái)助力工程機(jī)械數(shù)字化檢測(cè)和質(zhì)量管理提升
智能工廠硬件升級(jí)以后，ERP、MES、SRM等軟件系統(tǒng)逐步上線使用，QMS（質(zhì)量管理系統(tǒng)）的建設(shè)及應(yīng)用也應(yīng)走在集團(tuán)的前列。為進(jìn)一步提升質(zhì)量管理數(shù)字化水平，補(bǔ)齊質(zhì)量數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的短板，完善QMS系統(tǒng)應(yīng)用的廣度與深度，項(xiàng)目通過搭建SPC及質(zhì)量大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，將質(zhì)量管控關(guān)口前移，以質(zhì)量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)過程質(zhì)量的持續(xù)提升。
需求與目標(biāo)
01
需求
質(zhì)量信息管理目前僅以ERP為主，ERP集成化管理質(zhì)量各項(xiàng)數(shù)據(jù)，從采購(gòu)、原材料、生產(chǎn)到完工、發(fā)貨。管理顆粒度僅做到結(jié)果，缺少質(zhì)量檢驗(yàn)的過程數(shù)據(jù)，無法滿足推進(jìn)質(zhì)量管理精細(xì)化、質(zhì)量數(shù)據(jù)分析等需求。
相較與企業(yè)管理的產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)管理的信息化和智能化，通過全價(jià)值鏈質(zhì)量管理系統(tǒng)，以期解決質(zhì)量管理中存在的諸如數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、采集效率低、數(shù)據(jù)孤島、事后控制、改善不聚焦、重復(fù)性工作繁多及知識(shí)沉淀和再利用困難等頑癥。
02
建設(shè)項(xiàng)目
建立一套企業(yè)質(zhì)量管理系統(tǒng)，對(duì)產(chǎn)品全生命周期中的質(zhì)量業(yè)務(wù)基于信息化平臺(tái)展開協(xié)同管理，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流和信息流的同步和質(zhì)量數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集、統(tǒng)計(jì)、分析、動(dòng)態(tài)監(jiān)控。提高企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化水平、提升工作效率，規(guī)范流程管理，提升質(zhì)量管理能力，降低質(zhì)量成本。
03
項(xiàng)目建設(shè)內(nèi)容
01
通過與“PDM系統(tǒng)”集成，及時(shí)獲取物料信息和圖紙，并一鍵解析圖紙全部要素，實(shí)現(xiàn)檢驗(yàn)指導(dǎo)書系統(tǒng)內(nèi)編制、審批工作。
02
系統(tǒng)根據(jù)檢驗(yàn)技術(shù)人員維護(hù)的檢驗(yàn)指導(dǎo)書實(shí)現(xiàn)三種檢驗(yàn)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)自動(dòng)上傳，并自動(dòng)判定檢驗(yàn)結(jié)果，保證檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的真實(shí)性，同時(shí)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)圖紙引導(dǎo)。
03
實(shí)現(xiàn)檢測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)自動(dòng)采集、自動(dòng)判定。
04
質(zhì)量改善模塊，以問題為導(dǎo)向，進(jìn)行原因分析和對(duì)策，形成閉環(huán)管理。
05
系統(tǒng)自動(dòng)將8D信息傳遞到相應(yīng)責(zé)任部門，實(shí)施改善推進(jìn)，并按時(shí)間節(jié)點(diǎn)回復(fù)改善進(jìn)度。
展開 關(guān)于2D網(wǎng)格單元的質(zhì)量檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和網(wǎng)格質(zhì)量的改善方法
通常來講，在劃分網(wǎng)格之前我們首先要確定網(wǎng)格質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，具體的網(wǎng)格質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)有如下幾項(xiàng)：（以汽車白車身的網(wǎng)格劃分經(jīng)驗(yàn)為例，目標(biāo)單元長(zhǎng)度為8mm）
1、Min Size（最小單元長(zhǎng)度）:3mm
2、Max Size（最大單元長(zhǎng)度）:12mm
3、Aspect Ratio（單元長(zhǎng)寬比）:小于5 （單元最長(zhǎng)邊與最短邊的比值）
4、Warpage（翹曲度）:小于15° （單元偏離平面的量）
5、Max Interior Angle Quad（四邊形網(wǎng)格單元最大內(nèi)角）:140°
6、Min Interior Angle Quad（四邊形網(wǎng)格單元最小內(nèi)角）:40°
7、Max Interior Angle Tria（三角形網(wǎng)格單元最大內(nèi)角）:120°
8、Min Interior Angle Tria（三角形網(wǎng)格單元最小內(nèi)角）:30°
9、Skew（單元歪斜角）:小于40° （單元的扭曲角）
10、Jacobian（雅克比）:大于0.7
11、Chordal Deviation（弦差）:一般不考慮
12、% of Trias（三角形網(wǎng)格單元在總的網(wǎng)格里面所占的比例）:小于5%
展開 深圳SMQ（深圳計(jì)量質(zhì)量檢測(cè)研究院）國(guó)家數(shù)字電子產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)中心，承接各項(xiàng)可靠性測(cè)試
我是深圳市計(jì)量質(zhì)量檢測(cè)研究院（環(huán)境可靠性實(shí)驗(yàn)室）的客戶經(jīng)理，同時(shí)我們?cè)阂彩菄?guó)家數(shù)字電子產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)中心，具有系列測(cè)試項(xiàng)目的CMA、CAL和CNAS的認(rèn)可認(rèn)證資質(zhì)。我們可以為您這邊提供產(chǎn)品可靠性測(cè)試的相關(guān)服務(wù)，我們都知道要拿下客戶訂單，一份具有認(rèn)可資質(zhì)的可靠性報(bào)告也是極為重要的，我們幫很多企業(yè)做過一系列相應(yīng)的可靠性測(cè)試，常見的包括華為、三星、中興、比亞迪、創(chuàng)維、康佳、小米、等等都是我們長(zhǎng)期合作的客戶，他們也同樣會(huì)委托國(guó)內(nèi)的代工廠來我們實(shí)驗(yàn)室做測(cè)試，是十分認(rèn)可我們可靠性測(cè)試能力的，可靠性測(cè)試也是發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品問題進(jìn)行改進(jìn)從而提高產(chǎn)品壽命的一個(gè)非常有效的手段。若貴公司想了解一下詳細(xì)的話，非常歡迎您的來電15013708563、（或郵件844410366@qq.com ）QQ咨詢～
我們環(huán)境可靠性實(shí)驗(yàn)室常見的測(cè)試分為：力學(xué)環(huán)境試驗(yàn)主要包括機(jī)械振動(dòng)、機(jī)械沖擊、跌落、碰撞試驗(yàn)等，氣候環(huán)境試驗(yàn)主要包括溫度試驗(yàn)、溫濕度試驗(yàn)、氣壓試驗(yàn)、防水試驗(yàn)、鹽霧試驗(yàn)、防塵試驗(yàn)、氣體腐蝕試驗(yàn)、光照老化試驗(yàn)等，綜合環(huán)境試驗(yàn)主要包括溫度氣壓綜合試驗(yàn)、溫度振動(dòng)綜合試驗(yàn)、溫度濕度振動(dòng)綜合試驗(yàn)等等。對(duì)于產(chǎn)品壽命評(píng)估我們還可以設(shè)計(jì)相應(yīng)的方案：
ALT加速老化試驗(yàn)
MTBF平均無故障間隔時(shí)間（壽命評(píng)估）
HALT高加速壽命試驗(yàn)
期待您的咨詢，祝您生活愉快，謝謝～
展開 基樁質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)
基樁質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)
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基樁質(zhì)量檢測(cè)技術(shù).part2.rar
基樁質(zhì)量檢測(cè)技術(shù).part3.rar
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分析電線電纜質(zhì)量檢測(cè)的重要指標(biāo)
電線電纜的質(zhì)量好壞對(duì)我國(guó)電力工程建設(shè)工作的開展有著重要意義。在利潤(rùn)誘惑面前很多生產(chǎn)企業(yè)減少檢測(cè)投入，生產(chǎn)中以次充好降低標(biāo)準(zhǔn)，且很多產(chǎn)品存在不符合標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)量的情況，導(dǎo)致市面上不合格產(chǎn)品泛濫。這種惡性現(xiàn)象嚴(yán)重制約了我國(guó)電力行業(yè)的發(fā)展腳步，在埋下安全隱患的同時(shí)，對(duì)人民的財(cái)產(chǎn)及人身安全產(chǎn)生嚴(yán)重威脅。因此，加強(qiáng)對(duì)電線電纜各項(xiàng)指標(biāo)的質(zhì)量檢測(cè)力度、全力提高產(chǎn)品質(zhì)量，是相關(guān)企業(yè)義不容辭的責(zé)任。
1、導(dǎo)體直流電阻的含義
導(dǎo)體直流電阻是檢測(cè)電線電纜的導(dǎo)體材料是否達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)的重要指標(biāo)，影響導(dǎo)體直流電阻的主要因素是導(dǎo)體材質(zhì)和截面積等，也就是通過直流電阻反映出電線電纜線芯材料的好壞和線徑的粗細(xì)。當(dāng)直流電阻小于或等于某一個(gè)規(guī)定值，該樣品視為合格，若超過規(guī)定值則視為不合格。除此之外，必須確保電線電纜生產(chǎn)過程中所使用的原材料符合GB/T 3956的標(biāo)準(zhǔn)要求，才能保證檢測(cè)導(dǎo)體直流電阻的檢驗(yàn)結(jié)果達(dá)到相關(guān)規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)。導(dǎo)體直流電阻越小，線路產(chǎn)生的電能損耗就越少，導(dǎo)體質(zhì)量也就越好；導(dǎo)體直流電阻越大，線路產(chǎn)生電能損耗越多，說明導(dǎo)體質(zhì)量就越差。另外，若導(dǎo)體電阻不符合標(biāo)準(zhǔn)，就會(huì)導(dǎo)致后期產(chǎn)品使用過程中產(chǎn)生較大的熱量，對(duì)產(chǎn)品壽命造成嚴(yán)重影響，甚至由于溫度過高而引發(fā)火災(zāi)，造成人員傷亡和巨大的經(jīng)濟(jì)損失卩]。
2、機(jī)械性能指標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目
2．1機(jī)械強(qiáng)度
檢測(cè)機(jī)械的抗張強(qiáng)度和斷裂伸長(zhǎng)率是保證電線電纜整體質(zhì)量的關(guān)鍵之一。一般來說，主要是通過相關(guān)計(jì)算公式對(duì)機(jī)械抗張強(qiáng)度和斷裂伸長(zhǎng)率進(jìn)行檢測(cè)，抗張強(qiáng)度的檢測(cè)公式是：?=F/S；斷裂伸長(zhǎng)率的檢測(cè)公式是：/一毹以0）尚× 100％。在檢測(cè)抗張強(qiáng)度和伸長(zhǎng)率中最常見的檢測(cè)材料是絕緣材料以及護(hù)套材料，同時(shí)對(duì)相關(guān)材料的老化情況進(jìn)行檢查。
展開 貼片三極管質(zhì)量檢測(cè)方案
貼片三極管質(zhì)量檢測(cè)方案
貼片三極管應(yīng)該如何檢測(cè)?很多人都會(huì)提出此問題，專家通過大量的實(shí)驗(yàn)得出以下結(jié)論：
1、貼片三極管的穿透電流ICEO的數(shù)值近似等于管子的倍數(shù)β和集電結(jié)的反向電流ICBO的乘積。ICBO隨著環(huán)境溫度的升高而增長(zhǎng)很快，ICBO的增加必然造成ICEO的增大。而ICEO的增大將直接影響管子工作的穩(wěn)定性，所以在使用中應(yīng)盡量選用ICEO小的管子。通過用萬用表電阻直接測(cè)量三極管e-c極之間的電阻方法，可間接估計(jì)ICEO的大小，具體方法如下:
萬用表電阻的量程一般選用R×100或R×1K擋，對(duì)于PNP管，黑表管接e極，紅表筆接c極，對(duì)于NPN型三極管，黑表筆接c極，紅表筆接e極。要求測(cè)得的電阻越大越好。e-c間的阻值越大，說明管子的ICEO越小;反之，所測(cè)阻值越小，說明被測(cè)管的ICEO越大。一般說來，中、小功率硅管、鍺材料低頻管，其阻值應(yīng)分別在幾百千歐、幾十千歐及十幾千歐以上，如果阻值很小或測(cè)試時(shí)萬用表指針來回晃動(dòng)，則表明ICEO很大，管子的性能不穩(wěn)定。
2、測(cè)量極間電阻。將萬用表置于R×100或R×1K擋，按照紅、黑表筆的六種不同接法進(jìn)行測(cè)試。其中，發(fā)射結(jié)和集電結(jié)的正向電阻值比較低，其他四種接法測(cè)得的電阻值都很高，約為幾百千歐至無窮大。但不管是低阻還是高阻，硅材料三極管的極間電阻要比鍺材料三極管的極間電阻大得多。來源;中國(guó)電力電子產(chǎn)業(yè)網(wǎng)
展開 沖壓質(zhì)量模板匹配視覺檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用
沖壓生產(chǎn)過程中，人工抽檢的質(zhì)量檢查方式已經(jīng)不能適應(yīng)高速的沖壓生產(chǎn)節(jié)拍，具有很高的漏檢和批量不良風(fēng)險(xiǎn)。通過計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理技術(shù)，開發(fā)沖壓件質(zhì)量在線視覺檢測(cè)系統(tǒng)，可提高沖壓件質(zhì)量檢查效率，降低人員勞動(dòng)負(fù)荷。
目前整車廠主流沖壓線生產(chǎn)節(jié)拍大都是每分鐘12 ～18 件，每個(gè)沖壓件進(jìn)行全面品質(zhì)檢查大約需要8 ～10min，生產(chǎn)節(jié)拍遠(yuǎn)大于品質(zhì)全檢的速度，因此無法做到零件的全檢。沖壓質(zhì)檢體制主要包括在線抽檢和線下抽檢，在線抽檢由兩名線檢人員周期性地在3 ～5s 的時(shí)間內(nèi)檢查零件的部分區(qū)域，線下抽檢由兩名抽檢人員每間隔約100 件進(jìn)行零件的全檢。這種檢查體制存在偶發(fā)不良漏檢和批量不良的風(fēng)險(xiǎn)，如圖1 所示，質(zhì)檢人員長(zhǎng)期重復(fù)性動(dòng)作，也存在作業(yè)疲勞、檢出能力下降導(dǎo)致漏檢的情況。
圖1 不良漏檢和批量不良情況
隨著計(jì)算機(jī)芯片運(yùn)算能力的提升以及人工智能算法的深入應(yīng)用，目前已出現(xiàn)通過計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)取代人工檢查的應(yīng)用案例，如一種基于深度學(xué)習(xí)的多分類缺陷監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過采集大樣本量的缺陷數(shù)據(jù)，對(duì)檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，使其能夠識(shí)別出開裂、凸凹點(diǎn)等缺陷，如圖2 所示。相對(duì)于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)系統(tǒng)，模板匹配檢測(cè)系統(tǒng)不需要大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，即可輔助進(jìn)行在線缺陷檢測(cè)，具有較高準(zhǔn)確率，能消除人工漏檢造成的批量不良風(fēng)險(xiǎn)，降低質(zhì)檢人員的作業(yè)負(fù)荷。
圖2 視覺監(jiān)測(cè)凸凹點(diǎn)缺陷
硬件布置方案
系統(tǒng)的硬件部署要在現(xiàn)有沖壓線上增加，并盡可能減少對(duì)現(xiàn)有生產(chǎn)線的改造，故沿用了現(xiàn)有沖壓線的自動(dòng)化方案(機(jī)械臂、傳送皮帶)，在此基礎(chǔ)上通過在零件傳送路徑上布置8組攝像頭和LED光源(俯視、前視、后視、側(cè)視各2 組)，實(shí)現(xiàn)對(duì)在線零件的圖像采集，如圖3 所示。
展開 沖壓件廠對(duì)彎曲件的檢測(cè)與質(zhì)量要求
彎曲沖壓件精度的檢測(cè)工具，一般采用游標(biāo)卡尺、高度尺、萬能角度尺等檢測(cè)量具；對(duì)于形狀復(fù)雜或大尺寸的沖壓彎曲件，可采用檢驗(yàn)樣板、樣架等專用檢具檢測(cè)。
