案例快递
日前，在某知名汽车零部件供应商的工厂质检线上，思谋研发的紧固件缺陷智能检测解决方案成功落地，发挥了积极作用。基于SMore ViMo智能工业平台，思谋通过高速、高精度的缺陷检测算法和高精度的多分类算法，打造标准化的汽车紧固件外观缺陷检测方案，帮助提升检测的兼容性和稳定性。
该解决方案已通过智能集成设备应用，检测速度现已达到100次/分钟，检测精度提升至5um，帮助汽车零部件供应商降本增效紧固件的缺陷标准，并可重复利用到新能源，粉末冶金等高精度行业，助力其生产和发展。
1? 项目痛点：产品规格多，传统方法效率低，精度低
汽车紧固件作为基础机械零件，与车身的各个部位紧密相连，广泛应用于汽车底盘、动力系统、车身等系统结构和设备中。为避免发生严重事故或事故，汽车紧固件必须具备高品质、高稳定性和高耐用性，才能与车身一起适应各种复杂恶劣的环境和场合；而长期以来，汽车紧固件有软件厂商一直面临两大难题：
1、产量大、产品种类多
汽车紧固件的数量和种类包括螺栓、螺柱、螺钉、垫圈、挡圈和其他组件。据统计，平均每辆客车所需的紧固件数量为5000+件。各类零件的具体结构和形状不同，损伤特征和检查方法也不同。如何满足数以万计产品的目视质检需求，一直是困扰众多企业的阴霾。
2、换型快，工艺复杂多变
随着汽车行业的快速发展和迭代，汽车紧固件的更新换代速度也在不断提高。此外，传统碳钢材料由于热硬度差、密度大等缺点，已经难以满足新能源汽车的发展需求。因此，铝合金、不锈钢等各种新材料在汽车紧固件的制造中得到了拓展和应用；以及产品的快速变化和工艺的创新优化，对紧固件的质量检测提出了更加严格的要求。
3、传统检测速度慢、精度低
目前，大多数汽车紧固件制造商使用传统的检测工具和三坐标测量机来检测产品的尺寸，但要检测和识别外观缺陷，需要大量的人力来使用传统的“人工目测”方式来完成。这些传统的检测方式不仅效率低下，而且检测精度难以保证，容易导致出厂产品质量参差不齐，无法验收。
2? 思维解决方案：多分类算法+先进的照明和成像解决方案，智能赋能缺陷检测和分类
针对上述汽车紧固件检测难点，基于SMore ViMo智能工业平台，SMO打造了视觉检测解决方案，可广泛应用于大多数紧固件产品的外观、尺寸和质量检测任务。
针对各种产品规格难、标准化检测难的问题，思谋迅速运用成熟的解决方案，打造成熟稳定的转盘光学智能筛分设备，并在质检设备标准化中采用了“模块化”的理念。、软件算法、进料、分拣、传输、切割等关键点全部模块化。该方法不仅解决了目测设备非标设计成本高、软件算法适配难的问题紧固件的缺陷标准，而且显着提高了设备??质检的可定制性、兼容性和稳定性：检测设备长、宽兼容或直径对于长度为5-100mm和长度为5-200mm的产品，
为解决传统检测方法难以实现的高精度缺陷识别和分类问题，思谋采用SMore ViMo智能型中的高速、高精度缺陷检测算法和高精度多分类算法。定制缺陷检测的工业平台。采用深度学习网络，将缺陷检测精度提高到0.3mm；此外，基于SMore ViMo智能工业平台的精准分类算法和海量行业数据，产品尺寸检测精度提升至5um。这样不仅实现了紧固件各种缺陷类型的准确分类，而且有效优化了产品缺陷的分类精度，提高了产品良率。
3? 项目成果：全面赋能工业机械制造行业智能检测
在思谋先进的机器视觉和深度学习算法能力的保驾护航下，汽车零部件供应商的质检线实现了
公开数据显示，2023年全球工业紧固件市场规模将达到1200亿美元，需求将保持4~5%的平均增速；面对如此巨大的市场和需求，思谋将立志开发SMore ViMo智能产业平台，依托对智能制造技术的深耕，助力产业现代化、智能化转型。
