随着传感器、物联网、人工智能、工业大数据等新一代信息技术的快速的提升，工业机器人已成为中国工业企业数字化转型，实现“智能制造”的重要工具。那么，在工业企业的智能化转型以及工业互联网的未来建设中，从何处入手才能迈出关键一步呢?

  “欲善其事，必利其器”。“十四五”时期经济社会发展要以推动高质量发展为主题，坚定不移建设质量强国，提高经济质量效益和核心竞争力。可见，在智能制造时代，工业高质量发展，是夯实经济发展的“压舱石”。

  自2010年以来，我国制造业增加值已连续12年位居世界第一，是世界上工业体系最为健全的国家。但总体大而不强，存在不少薄弱环节和短板，尤其是在质量检测的智能化方面，相对滞后，与世界发达国家相比存在较大差距。自进入工业4.0时代以来，随着消费需求越来越个性化、多元化，制造业多品种、小批量、个性化的生产模式逐渐成为主流，由此带来的质量、交期和成本问题，给工业企业带来了巨大的挑战。

  质量兴，则制造兴。如何保证企业的产品质量，赢得客户的信赖，成为广大制造企业不得不面对的现实问题。质量检验工作在产品质量管理过程中已成为一个重要环节，特别是在市场竞争日趋激烈的当下，质量已经成为决定企业核心竞争力的关键因素。

  传统质检工作完全依赖人工手动检测，往往因人力有限只能凭经验人工筛选抽样检查，但抽样的随机性容易导致结果“以偏概全”，一些有特殊价值的问题也容易被遗漏，此外还存在人员培训周期长、培训成本高、评判标准不统一、评判准确率低等问题。

  随着大数据、人工智能、知识图谱等技术的发展，基于AI、物联网等技术的智能质检备受企业青睐，做到了多维度覆盖，充分挖掘数据价值，解决人工抽检“抽样比例低，漏检风险大”的问题，帮助质检升级，解放生产力，实现降本增效。

  “我们的AI视觉系统与不断演进的质量管理理论互相融合，可以助力制造企业的质量管理向系统化和专业化方向发展。”思诺威视负项目责人陈思言介绍道，在智能制造时代，如今越来越多的工业企业也与时俱进，让AI视觉融入质量检测管理，全面提升产品的高质量发展。

  后疫情时代，企业智能化水平越高，业务连续性和业务持续创新的能力也就越强。例如在家电行业，甚至是风扇装饰环上的小小LOGO标贴的质量，也会影响到品牌竞争力。

  在之前的工业环境中，风扇装饰环LOGO的检测需要工作人员凭借肉眼识别，工件尺寸差别并不十分明显，且部分工件的LOGO标识内容相差无几，工作人员在工厂环境长时间的工作，常常会出现识别错误的现象发生，且工作效率低下，人工成本极高。

  针对外观贴标的智能质检，思诺威视自研的AI视觉系统突破了很多痛点难点(如工件轻微缺陷、标识种类较多;对于提供的装置灵活度有一定要求;工件表面有薄膜、小脏污等，对于图像处理的要求较高)，能够准确识别贴标过程中的漏贴、重复、错贴等问题，识别准确率高达99.9%。

  作为国内一站式AI视觉解决方案提供商，思诺威视聚焦工业生态领域，以AI技术为着力点促进工业生态数字化、智能化转型，时至今日凭借研发团队的深度创新，研发出多款创新产品及应用，如AI视觉简易搭配机箱、工业AI视觉筛选机、流水线式深度学习筛选等，在百余个行业中打造了上百个创新智能化转型案例。

  随着向“中国智造”迈进的步伐加快，智能技术将会应用到更多的工业场景中。站在风云莫测的机器视觉赛道，思诺威视高战略定位，高标准定局，以创新研发能力打造智能制造的创新应用，让制造生产不再“传统”，为中国智造贡献百年力量。

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