思通数科-技术博客

客户需求

不少汽车生产制造企业， 在生产过程中面临着因物料号识别错误导致装配效率低下的问题。为解决这一痛点，其引入相关技术实现了多方面创新，并收获显著价值。解析图纸/数模，通过生产线摄像头拍照识别零件物料号（型号），并与实际零部件实物比对，提升装配效率， 减少因物料号错误导致的时间损耗。

项目创新点

1. 多技术融合解析图纸与数模：借助先进的AI多模态技术，帮助深入解析复杂的图纸与数模信息。利用OCR技术精准识别图纸中的文字、尺寸等关键信息，并通过数模解析技术对零部件的三维模型进行分析，为后续的物料号识别及实物比对奠定坚实基础，保障信息获取的全面性与准确性。

2. 基于视觉识别的物料号检测：在生产线上部署摄像头，运用图像识别技术对经过的零件进行拍摄，并识别零件上的物料号（ 型号）。这一过程通过对大量零件图像数据的深度学习，构建高精度的物料号识别模型，使系统能够快速、准确地从各种复杂的生产环境图像中提取物料号信息，极大提升了识别效率与准确率。

3. 实物与物料号的智能比对：将摄像头识别出的物料号与实际零部件实物进行智能比对。通过建立零部件特征数据库，系统能够根据物料号迅速调取对应零部件的设计特征信息，如形状、尺寸、颜色等，并与实物的实际特征进行匹配分析。这种比对方式突破了传统人工比对的局限性，实现了自动化、智能化的精准匹配。

项目价值

1. 显著提升装配效率：通过快速准确地识别零件物料号并与实物比对，装配工人能够迅速获取正确的零部件，减少了寻找合适零件以及因物料号错误导致的反复核对时间。原本可能因物料号混淆而花费大量时间在众多零件中筛选，现在借助该系统可直接定位正确零件，使装配环节的整体效率大幅提升，有效加快了汽车生产的节奏。

2. 减少时间损耗与成本：以往因物料号错误，不仅浪费装配时间，还可能导致生产线停滞、产品返工等问题，增加了生产成本。现在，智能的物料号识别与比对系统极大降低了物料号错误的概率，避免了因错误引发的一系列时间和资源浪费， 降低了企业的生产运营成本，提升了经济效益。

3. 提高产品质量稳定性：确保每个装配环节使用的零部件都与设计要求一致，有效避免了因错装、漏装零部件对产品质量 的影响。稳定可靠的零部件供应与装配过程，使得汽车产品在质量上更加稳定，减少了因零部件问题导致的质量缺陷，提升了产品在市场上的竞争力与品牌形象。

AI 精准匹配图纸与产线实物技术，不仅为汽车制造企业解决了生产痛点，更为行业的智能化升级提供了可借鉴的范例。这一技术打破了图纸信息与产线实物之间的壁垒，实现了生产环节的高效协同。相信随着此类技术的不断推广与应用，将推动更多制造企业迈向更高效、更精准、更优质的生产模式，为行业的持续发展注入强劲动力。

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