公司新产品发布 - 公司发布名为“海康观澜工业大模型产线场景方案”的新产品，用于包装配件的AI质检 [2] - 该方案依托海康观澜工业大模型能力，能够精准识别配件错放、漏放问题，并实时拦截风险 [2] 产品核心优势与性能 - 方案部署便捷，无需复杂调试即可直接上产线，实现分钟级部署 [2] - 方案能自动切换检测模型以适应产线调整，实现“零延迟”换产，高效适配柔性产线 [2] - 系统部署灵活，可适配不同形态配件的识别需求 [4] - 对于形态简单的配件（如螺栓、支架），仅需拍摄1-8张图片即可实现分钟级配件注册和算法部署，无需额外训练 [4] - 对于形态不规则的配件（如塑料袋螺丝包），仅需少量样本照片启动大模型训练，系统即可自动捕捉特征并实现精准识别 [4] - 凭借灵活的检测逻辑，该检测系统使公司工厂配件包装实现了100%全检 [5] 应用场景与解决的具体问题 - 方案旨在解决工厂配件包装体量大、规格多变场景下的质检难题 [2] - 以公司智造工厂为例，生产节奏快（工人平均每10秒完成一组包装），且产线频繁切换，传统人工方式难以确保配件不错漏 [2] - 传统“元素管控”方式（按组分装）耗人力、费时间，且错漏问题难以快速追溯 [2] - 传统传感器方案仅能判定“取件次数”，无法识别品类与数量匹配，且配件规格变动时维护成本高 [3] - 在移动与交通工厂的道闸主机平铺式包装场景中，方案能自动识别配件种类和数量，错漏时立即报警并提示缺失物品，引导员工补放 [3] - 在网络摄像机的配件堆叠包装场景中，方案通过高精度预训练手部检测大模型，识别工人手部是否进入正确料盒区域及完成有效取件动作，取件次数不足或拿错区域会触发警报 [4] 方案成效与应用范围 - 方案实现了质量与效率的双重提升，并支持全流程可视化追溯，让质量问题有据可查 [5] - 目前该方案已广泛覆盖汽车零部件、电子产品组装、家电产品总装、医药用品分拣等场景 [5]

海康威视工业大模型在智能制造中的应用 - 公司推出“海康观澜工业大模型产线场景方案”，旨在解决柔性制造中配件包装环节的高频重复作业与频繁换产带来的质量管控难题 [1] 传统解决方案的局限性 - 传统传感器方案仅能通过“取件次数”判断包装完成状态，无法识别具体品类和数量是否匹配订单要求，且在计数不足时缺乏主动提醒 [3] - 当配件规格发生变动时，传统传感器工装需要重新调整，导致维护成本较高 [3] 工业大模型方案的核心优势 - 该方案依托海康观澜工业大模型能力，能够精准识别配件错放、漏放问题，并实时拦截风险 [1] - 系统部署灵活，无需复杂调试即可直接上产线，实现分钟级部署 [1] - 当产线调整时，系统能自动切换检测模型，实现“零延迟”换产，高效适配柔性产线 [1] 在平铺式包装场景的应用 - 在道闸主机装箱等平铺配件场景中，操作员完成摆放后，产线相机会自动拍照，大模型算法随即识别画面中的配件种类和数量 [3][5] - 一旦识别出错漏，系统会立即发出NG报警，屏幕同步提示缺失物品，引导员工快速补放，形成质检闭环 [5] 系统的灵活性与适应性 - 对于形态简单的配件（如螺栓、支架），仅需拍摄1-8张图片，无需额外训练即可实现分钟级的配件注册和算法部署 [7] - 对于形态不规则的配件（如塑料袋螺丝包），仅需拍摄少量样本照片启动大模型训练，系统便能自动捕捉特征，实现多角度精准识别 [7] 在堆叠式包装场景的应对策略 - 面对网络摄像机配件堆叠放入包装盒的复杂场景，系统通过内置的高精度预训练手部检测大模型来“解题” [9] - 该模型能精准识别工人的手部是否进入指定料盒区域以及是否完成有效取件动作 [9] - 一旦拿取次数不足或拿错料盒区域，系统会触发NG警报，督促工人复核 [9] 方案实施成效与应用范围 - 该检测系统使海康威视工厂的配件包装实现了100%全检，在质量和效率上均获得提升 [9] - 系统支持全流程可视化追溯，让质量问题有据可查 [9] - 目前该方案已广泛覆盖汽车零部件、电子产品组装、家电产品总装、医药用品分拣等多种工业场景 [9]