AI質(zhì)量管控的案例
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)競爭的生死線。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)”兩大核心場景，正讓質(zhì)量管控從人找問題變?yōu)閱栴}找人：
場景一：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，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 | 海克斯康QMS系統(tǒng)賦能民用航空制造企業(yè)筑牢質(zhì)量管控新防線
海克斯康作為深耕質(zhì)量管理信息化領(lǐng)域的專家，為某民用航空制造企業(yè)量身打造了智能質(zhì)量管理系統(tǒng)，成功助力其筑牢質(zhì)量管控新防線，實(shí)現(xiàn)了質(zhì)量管理從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)化、信息化管控”的跨越式升級(jí)，為產(chǎn)品質(zhì)量安全注入了強(qiáng)勁動(dòng)能。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于航空制造企業(yè)突破傳統(tǒng)管理模式的瓶頸，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程的優(yōu)化和再造。通過數(shù)字化技術(shù)，企業(yè)可以對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并采取措施加以解決，從而提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型還能夠提升企業(yè)的核心競爭力。在當(dāng)今全球化的市場競爭中，企業(yè)需要具備快速響應(yīng)市場需求、提供高質(zhì)量產(chǎn)品和服務(wù)的能力。數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用，能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的協(xié)同管理、產(chǎn)品的個(gè)性化定制等，從而增強(qiáng)企業(yè)的市場競爭力。
QMS系統(tǒng)的多維賦能與核心價(jià)值
從質(zhì)量策劃到數(shù)據(jù)應(yīng)用的全鏈條管理
該 QMS 系統(tǒng)覆蓋7 大核心模塊，實(shí)現(xiàn)從質(zhì)量策劃到數(shù)據(jù)應(yīng)用的全鏈條管理。各模塊協(xié)同聯(lián)動(dòng)，既實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程標(biāo)準(zhǔn)化（如檢驗(yàn)任務(wù)在線化、審核流程電子化），又通過數(shù)據(jù)歸集與分析（如質(zhì)量問題底事件庫、SPC 統(tǒng)計(jì)），助力企業(yè)從 “經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)” 轉(zhuǎn)向 “數(shù)據(jù)化管控”。實(shí)現(xiàn)從 “分散管理” 到 “一體化管控”
數(shù)據(jù)貫通，打破信息壁壘
1、系統(tǒng)集成與業(yè)務(wù)協(xié)同
構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)中臺(tái)，打通MES、OA等多系統(tǒng)，消除信息孤島，實(shí)現(xiàn)跨業(yè)務(wù)協(xié)同與質(zhì)量管理全流程線上辦理。
2、全要素質(zhì)量數(shù)據(jù)管理
實(shí)現(xiàn)質(zhì)量數(shù)據(jù)的全要素、全員、全過程在線獲取與存儲(chǔ)，建立覆蓋原材料、生產(chǎn)與成品檢驗(yàn)的多維度采集體系。
3、產(chǎn)品質(zhì)量檔案數(shù)字化
構(gòu)建產(chǎn)品線上質(zhì)量檔案，整合過程、檢驗(yàn)與追溯信息，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量信息全生命周期管理，支持快速查詢、分析與共享，大幅提升質(zhì)量追溯效率。
展開 汽車沖壓件的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與管控
近年來，我國汽車工業(yè)的飛速發(fā)展也促進(jìn)了汽車沖壓件的繁榮與競爭，我國先進(jìn)的沖壓工藝應(yīng)用正處于吸收、轉(zhuǎn)化、推廣階段，通過不斷學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)先進(jìn)的沖壓加工技術(shù)、不斷完善制造管控流程，一定能在汽車沖壓件質(zhì)量管控方面走在行業(yè)前列。
車身沖壓件表面質(zhì)量管控措施
另外，模具表面有傷痕，易出現(xiàn)如拉裂、起皺、表面拉傷、波浪、鼓包、凹坑、麻點(diǎn)等常見缺陷，嚴(yán)重影響到產(chǎn)品的外觀質(zhì)量。
圖4 模具R角處拉傷
為提高產(chǎn)品的外觀質(zhì)量，各種模具表面處理技術(shù)被廣泛應(yīng)用，通過改變模具表層材料的成分、組織，從而大幅度地改善和提高模具的表面性能，如硬度、耐磨性、摩擦性能等，從而提高產(chǎn)品的表面質(zhì)量。
檢驗(yàn)方法
以往外板件的外觀質(zhì)量檢驗(yàn)主要是依靠檢驗(yàn)人員的手感并借用油石為工具進(jìn)行。人工檢驗(yàn)對(duì)檢驗(yàn)員的技能素質(zhì)要求比較高，即使發(fā)現(xiàn)了問題也難以準(zhǔn)確的向外界傳遞。油石檢驗(yàn)方法的缺點(diǎn)是不適用于檢驗(yàn)復(fù)雜零件。
為有效識(shí)別產(chǎn)品質(zhì)量水平，持續(xù)提高產(chǎn)品質(zhì)量，我公司引進(jìn)了產(chǎn)品Audit業(yè)務(wù)，站在用戶的立場，用專業(yè)的“眼光”(標(biāo)準(zhǔn))對(duì)準(zhǔn)備出廠的產(chǎn)品實(shí)施主、客觀評(píng)價(jià)，以扣分形式表達(dá)評(píng)價(jià)結(jié)果。沖壓件Audit業(yè)務(wù)能準(zhǔn)確反饋沖壓件的質(zhì)量水平和質(zhì)量能力，為產(chǎn)品質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)提供依據(jù)。
⑴沖壓件AUDIT審核問題處理流程，如圖5所示。
圖5 AUDIT審核流程
⑵沖壓件AUDIT AB類問題處理流程，如圖6所示。
圖6 AUDIT AB類問題處理流程
結(jié)束語
近年來，我國汽車工業(yè)的飛速發(fā)展也促進(jìn)了汽車沖壓零部件的繁榮與競爭，我國先進(jìn)的沖壓工藝應(yīng)用正處于吸收、轉(zhuǎn)化、推廣階段，通過不斷學(xué)習(xí)先進(jìn)的沖壓生產(chǎn)技術(shù)、不斷完善制造管控流程，我們一定能在沖壓件質(zhì)量管理控制方面走在行業(yè)前列。
——文章節(jié)選自《鍛造與沖壓》2019年第2期
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沖壓件質(zhì)量管控體現(xiàn)在這幾個(gè)方面
四、沖壓成型質(zhì)量控制
沖壓成型的質(zhì)量控制是通過統(tǒng)計(jì)控制方法的預(yù)測、監(jiān)控過程進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整, 從而提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)效益。
1.排列圖法 ：繪制排列圖的目的在于以圖形的方法直觀表示出來, 使生產(chǎn)商明確應(yīng)該從哪里著手改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量。
2.控制圖法 ：控制圖是以統(tǒng)計(jì)技術(shù)的應(yīng)用來實(shí)現(xiàn)過程控制, 主要是對(duì)動(dòng)態(tài)生產(chǎn)過程中每一道工序按一定的規(guī)則進(jìn)行及時(shí)描點(diǎn)得到控制圖, 采取措施降低成本。
五、加大檢測技術(shù)
沖壓件的檢測是避免沖壓件發(fā)生批量性問題的重要手段。其次是匹配尺寸檢測，測量內(nèi)容必須結(jié)合具體的零件情況具體分析，正確調(diào)整便會(huì)達(dá)到很好的效果。而后是提升檢測人員的素質(zhì), 避免急于求成, 待檢驗(yàn)全部合格后才可大批量生產(chǎn)。
總之, 要控制沖壓件的質(zhì)量, 就必須對(duì)影響其質(zhì)量的各項(xiàng)因素進(jìn)行全面的管控，制造和生產(chǎn)方式不同導(dǎo)致其管理方法和手段也不同。沖壓件的質(zhì)量管控簡單說無外乎生產(chǎn)前控制，生產(chǎn)中控制以及生產(chǎn)后控制，也即我們熟悉的質(zhì)量控制的三不政策“不接受不良品，不制造不良品，不流出不良品”，通過有效理解、實(shí)施、細(xì)化沖壓件質(zhì)量控制的三不政策，制定符合生產(chǎn)實(shí)際的質(zhì)量控制方法，如作成質(zhì)量控制關(guān)口，結(jié)合完善的標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)要領(lǐng)書和作業(yè)流程，既可以有效保證沖壓件質(zhì)量，又可以有效降低不必要的浪費(fèi)，節(jié)約成本。
展開 焊接質(zhì)量管控中監(jiān)測氣體流量的重要性
隨著現(xiàn)代焊接技術(shù)的迅猛發(fā)展、焊接生產(chǎn)水平的不斷提高和國際焊接制品貿(mào)易的日益擴(kuò)大，為了保證焊接產(chǎn)品的質(zhì)量，有效地利用資源，保護(hù)用戶的利益，焊接產(chǎn)品的質(zhì)量管理逐步走上了規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化的道路。
焊接質(zhì)量，一直是焊接人最關(guān)注的焦點(diǎn)，今天工采網(wǎng)小編就為大家介紹一款用于焊接質(zhì)量管控的流量傳感器。
焊接保護(hù)氣體可以是單元?dú)怏w，也有二元，三元混合氣。采用焊接保護(hù)氣的目的在于提高焊縫質(zhì)量，減少焊縫加熱作用帶寬度，避免材質(zhì)氧化。因此焊接時(shí)氣體流量監(jiān)測的重要性就十分有必要了，焊接時(shí)氣體流量太大，容易造成紊流，把氧氣zd等雜志吹進(jìn)焊縫中；氣體流量太小，保護(hù)效果不好，空氣進(jìn)入焊縫，造成氣孔、合金元素的燒損等。
另一方面焊接時(shí)，氣體流量與火焰的類型、大小、溫度直接相關(guān)。這些參數(shù)隨焊接類型、工件大小進(jìn)行調(diào)整。而流量傳感器的目的是保證氣體保護(hù)焊的焊接質(zhì)量,使用恰當(dāng)?shù)臍怏w量節(jié)約氣體成本,為創(chuàng)造節(jié)約型社會(huì)貢獻(xiàn)微薄之力。工采網(wǎng)提供的氣體質(zhì)量流量傳感器 - FS4000系列是采用領(lǐng)先的微機(jī)電系統(tǒng)流量傳感器技術(shù)和智能電子控制技術(shù)，專為普通氣體流量監(jiān)測開發(fā)的產(chǎn)品。該傳感器能直接測量氣體質(zhì)量流量，低壓損。適用于凈化空氣或氮?dú)饬髁勘O(jiān)控，還可用于環(huán)境采樣器（如色譜分析儀器等）
FS4003氣體質(zhì)量流量傳感器，管道內(nèi)徑為3mm，成本低測量范圍最大到5SLPM；適用于粒子計(jì)數(shù)器和各類分析儀器。
展開 基于數(shù)字驅(qū)動(dòng)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)質(zhì)量管控模式構(gòu)建
結(jié)合中國航發(fā)運(yùn)營管理體系（AEOS）工作推進(jìn)，固化快速響應(yīng)管理實(shí)施工作流程（見圖3），形成每日總結(jié)回顧機(jī)制、月份統(tǒng)計(jì)分析機(jī)制，對(duì)過程中重復(fù)性質(zhì)量問題進(jìn)行全面復(fù)盤，推動(dòng)過程問題的解決。
圖3 生產(chǎn)過程快速響應(yīng)流程
數(shù)據(jù)綜合利用
建立中心級(jí)和工段級(jí)生產(chǎn)過程管控大屏：一方面，實(shí)時(shí)展示發(fā)動(dòng)機(jī)的一次試車合格率、廢品波動(dòng)等信息狀況，監(jiān)控生產(chǎn)運(yùn)行過程指標(biāo)情況；另外一方面，集成生產(chǎn)運(yùn)行過程中質(zhì)量問題等信息，通過動(dòng)態(tài)展示的形式使各級(jí)管理人員明確中心質(zhì)量運(yùn)行狀態(tài)，拉動(dòng)各級(jí)管理人員關(guān)注質(zhì)量、重視質(zhì)量，營造全員關(guān)注質(zhì)量的文化氛圍。
同時(shí)，以問題為導(dǎo)向，從長期、中期、短期3個(gè)維度對(duì)試車成功度、廢品情況、質(zhì)量信息等相關(guān)內(nèi)容由各主管業(yè)務(wù)部門借助A3報(bào)告開展系統(tǒng)性分析工作，并制定相關(guān)管控舉措，確保過程質(zhì)量的持續(xù)提升。
實(shí)施效果
通過探索在數(shù)字化環(huán)境下的質(zhì)量管控模式，將生產(chǎn)過程中質(zhì)量管理要求與數(shù)字化管控系統(tǒng)相結(jié)合，取得了良好的實(shí)踐效果。有效地將現(xiàn)場質(zhì)量管理融入數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)中，通過管理標(biāo)準(zhǔn)的固化及執(zhí)行，形成了一整套較為完整的管控體系，對(duì)生產(chǎn)過程實(shí)施運(yùn)行形成強(qiáng)有力的支撐。
展開 沖壓件加工從哪些方面進(jìn)行激光切割的質(zhì)量管控
為了獲得更佳的切割質(zhì)量，需要在切割過程中的各個(gè)環(huán)節(jié)協(xié)同工作，確保穩(wěn)定可控。激光切割質(zhì)量受到各種因素的綜合影響，如何在不同的條件下，迅速選擇最優(yōu)的切割參數(shù)，使切割過程保持穩(wěn)定，提升切割質(zhì)量，為此了解激光切割加工的特點(diǎn)、參數(shù)設(shè)置以及切割工藝等至關(guān)重要。
在激光切割系統(tǒng)中，影響激光切割質(zhì)量的主要因素有切割工件、切割系統(tǒng)、切割參數(shù)。我們需要從這幾個(gè)方面進(jìn)行激光切割的質(zhì)量管控：
一、工件材料特性對(duì)切割質(zhì)量的影響
1.材料成分：對(duì)于不同材料和厚度的工件，其切割的參數(shù)也應(yīng)適當(dāng)改變。
2.材料表面反射率：一般來說，材料對(duì)激光光束的吸收率越高，切割效果越好，反之越差，且影響設(shè)備壽命。例如，切割鋁、銅等高反射材料，設(shè)備需要配置“防反射裝置”進(jìn)行切割。
3.材料表面狀態(tài)對(duì)切割質(zhì)量的影響 ：材料表面氧化嚴(yán)重，出現(xiàn)銹斑等氧化層時(shí)，會(huì)影響切割質(zhì)量;為獲得優(yōu)質(zhì)的切割質(zhì)量，要求未切割件保持清潔、無破損、褶皺等不良現(xiàn)象，同時(shí)要求操作人員在操作之前先調(diào)試好模具參數(shù)，在沖壓最后環(huán)節(jié)使沖壓件完全與模具型面貼合，防止沖壓件在生產(chǎn)過程中由于放置方式不當(dāng)導(dǎo)致變形，進(jìn)而影響切割精度。
二、切割工藝對(duì)切割質(zhì)量的影響
1.微連接切割：當(dāng)切割細(xì)長工件時(shí)，隨著切割頭的移動(dòng)，工件漸漸脫離板材，沒有受力牽扯，逐漸熱脹冷縮卷曲、變形，從而影響切割精度，存在碰撞切割頭的可能。一般可以通過微連接的切割方法，使工件受板材的牽扯而達(dá)到反變形的效果。
2.共邊與補(bǔ)償：為提高切割效率、節(jié)省板材，有時(shí)會(huì)采用共邊切割工藝。共邊是指兩個(gè)零件共用一條切割邊，可減少切割路徑，提高板材利用率，減少輔材的使用成本。但同時(shí)應(yīng)考慮在共邊情況下工件的尺寸變化，實(shí)際切割操作中應(yīng)把切割縫所占尺寸考慮進(jìn)來，設(shè)置共邊切割的補(bǔ)償量，以保證工件的加工精度。
3.工件的放置 切割工件的放置對(duì)切割質(zhì)量也有一定的影響。
展開 精益制造、質(zhì)量管控 | 盛虹動(dòng)能&百世慧攜手打造鋰電運(yùn)營管理
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MOM建設(shè)目標(biāo)
實(shí)現(xiàn)敏捷、精益、柔性生產(chǎn)；
實(shí)現(xiàn)大批量生產(chǎn)中對(duì)電池產(chǎn)品的全過程質(zhì)量監(jiān)控和追溯；
實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的透明化，促進(jìn)對(duì)生產(chǎn)、管理過程的持續(xù)改進(jìn)。
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)庫主要功能
在諸多AI應(yīng)用中，AI質(zhì)量知識(shí)庫便是一個(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)庫應(yīng)用場景
海克斯康數(shù)字化質(zhì)量平臺(tái)的AI質(zhì)量知識(shí)庫已在眾多客戶落地應(yīng)用，其中客戶最常用的應(yīng)用場景主要有以下幾種：
智能問答
這是AI質(zhì)量知識(shí)庫最普遍的應(yīng)用場景，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，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，對(duì)質(zhì)量管理流程進(jìn)行自動(dòng)化處理。
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紅外系統(tǒng)雜散光難管控？OAS精準(zhǔn)助力高質(zhì)量成像
OAS 光學(xué)軟件 | 紅外冷反射案例分析
01前言
在紅外光學(xué)系統(tǒng)中，冷反射現(xiàn)象是影響成像質(zhì)量的關(guān)鍵因素之一。當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)部低溫表面反射紅外輻射并干擾探測器正常接收信號(hào)時(shí)，會(huì)產(chǎn)生雜散光，導(dǎo)致圖像出現(xiàn)偽影、對(duì)比度下降等問題，嚴(yán)重影響紅外熱成像系統(tǒng)的探測精度與可靠性。
因此，有效分析和抑制紅外冷反射，對(duì)提升紅外光學(xué)系統(tǒng)性能至關(guān)重要。OAS 光學(xué)軟件憑借其強(qiáng)大的光學(xué)仿真與分析功能，為解決此類問題提供了高效的技術(shù)手段。
02案例描述
在制冷型紅外熱成像系統(tǒng)中，冷反射抑制面臨兩大核心難點(diǎn)：一是如何準(zhǔn)確識(shí)別和量化各光學(xué)表面對(duì)冷反射的貢獻(xiàn)程度；二是在保證關(guān)鍵性能指標(biāo)的前提下，對(duì)冷反射進(jìn)行有效抑制。
針對(duì)這一難點(diǎn)，本文提出一種基于 OAS 光學(xué)軟件的紅外冷反射全鏈路分析方案：系統(tǒng)以長波紅外熱成像鏡頭為研究對(duì)象，涵蓋模型構(gòu)建、光源精確配置、光線追跡、數(shù)據(jù)分析及優(yōu)化設(shè)計(jì)等多個(gè)環(huán)節(jié)。
方案的核心在于利用 OAS 軟件的非序列光線追跡技術(shù)，建立從光源到探測器的全鏈路仿真模型，精準(zhǔn)鎖定冷反射的主要貢獻(xiàn)面，進(jìn)而對(duì)相關(guān)光學(xué)表面進(jìn)行針對(duì)性優(yōu)化。
03冷反射現(xiàn)象的形成機(jī)理
冷反射效應(yīng)源于制冷型紅外系統(tǒng)中探測器與外殼之間的巨大溫差。在紅外熱成像系統(tǒng)中，制冷探測器通過前面光學(xué)表面的反射，使探測器探測到自身的像，形成邊緣亮而中心暗的黑斑現(xiàn)象，被稱為“冷反射”現(xiàn)象。
其物理機(jī)制可歸納為：制冷型探測器的探測度較非制冷型高出1至2個(gè)數(shù)量級(jí)，這使得系統(tǒng)對(duì)微弱信號(hào)變化極為敏感。當(dāng)光學(xué)鏡片的鍍膜抗反射性能不完善時(shí)，殘留的熱輻射從每個(gè)鏡片表面返回，部分殼體熱輻射也到達(dá)探測器，從而形成可辨別的對(duì)比度差異。
探測器除了接收正常成像的景物輻射外，還通過光學(xué)鏡片表面的微弱反射，接收到本身及周圍低溫腔冷環(huán)境的影像，形成冷像。
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質(zhì)量管理 | 模具行業(yè)尺寸精度管控及3D交互式數(shù)據(jù)分析
近年來模具行業(yè)發(fā)展迅速，同時(shí)新技術(shù)、新工藝的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大和進(jìn)步，從依靠傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)積累到應(yīng)用軟件技術(shù)進(jìn)行研發(fā)已有了質(zhì)的變化。CAD，CAM和CAE的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，為模具和模具產(chǎn)品的幾何尺寸控制技術(shù)帶來了更為快速的提升。然而由于模具和模具產(chǎn)品的市場需求差異很大，種類繁多，在外形，尺寸，材料，結(jié)構(gòu)等諸多方面變化多樣且要求頗高，使得我們?cè)谀＞吆彤a(chǎn)品的生產(chǎn)過程中遇到了不少問題和困難，其中如何切實(shí)有效的控制模具及模具產(chǎn)品的幾何尺寸非常直觀地放在了我們面前。
PART.01
用戶面臨痛點(diǎn)
?? 尺寸數(shù)據(jù)顯示不直觀，無法與CAD模型做交互關(guān)聯(lián)顯示，只能翻閱PDF測量報(bào)告；
?? 對(duì)于尺寸數(shù)據(jù)沒有較好的手段進(jìn)行管理，無法追溯長期尺寸數(shù)據(jù)；
?? 尺寸數(shù)據(jù)存在信息孤島，來源于測量團(tuán)隊(duì)的資源無法通過系統(tǒng)快速分析至其它團(tuán)隊(duì)協(xié)作。
現(xiàn)階段模具檢測主要通過自動(dòng)化測量設(shè)備完成，比如三坐標(biāo)測量機(jī)、關(guān)節(jié)臂測量機(jī)、光學(xué)掃描測量設(shè)備等，而不同的設(shè)備受限于采用不同的測量軟件，無法將所有尺寸數(shù)據(jù)集成到統(tǒng)一的平臺(tái)中進(jìn)行綜合分析。
PART.02
海克斯康解決方案
模具制造企業(yè)通過采用eMMA系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)：
?? 打通不同測量設(shè)備來源的數(shù)據(jù)自動(dòng)采集的障礙，既包括測點(diǎn)文本類數(shù)據(jù)，也包括非接觸點(diǎn)云數(shù)據(jù)；
?? 打破信息孤島，尺寸數(shù)據(jù)從測量設(shè)備端自動(dòng)進(jìn)入系統(tǒng)，制造企業(yè)內(nèi)所有需要查詢分析尺寸數(shù)據(jù)的用戶都可以在任意電腦實(shí)時(shí)訪問；
?? 系統(tǒng)集成了3D功能，可將尺寸數(shù)據(jù)與CAD模型測量位置自動(dòng)關(guān)聯(lián)，方便用戶在3D交互環(huán)境中快速找到關(guān)鍵位置的數(shù)據(jù)；
?? 通過簡單設(shè)置，可分類顯示各類指標(biāo)結(jié)果，如：合格率（百分比）、Cp（百分比）、Cpk（百分比）、極差、最大值、最小值、6Sigma、均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差等；
?? 用戶通過尺寸區(qū)域信息，自動(dòng)創(chuàng)建不同分析區(qū)域的3D
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，使得<strong>交付周期延長，進(jìn)一步影響市場競爭力，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。
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