博客
博客
在德克萨斯州启动具有里程碑意义的EPC项目
项目详细信息
项目名称:
集成第一个基于人工智能的汽车制造功能打印™
客户名称:
Alitheon
地点:
美国密歇根
贾斯汀•杰克逊
高级副总裁，工程项目
Robert S Scheper
离散自动化副总裁
关键统计数据
FeaturePrint™:
沙特阿拉伯
可追溯性:
原来的表面90%已经被去除
独特的身份:
每个单独的零件被分配一个零件唯一编号(PUN)
汽车制造中的精度和可追溯性要求通常要求为每个单独的零件分配零件唯一编号(PUN)。. 标记/标签过程可能具有挑战性，耗时，在某些情况下不实用. 除了工艺方面的挑战外，打标设备的成本也很高.
伍德在密歇根的机器视觉团队正在与一家全球领先的汽车制造商合作, 以及软件技术提供商Alitheon, 一种尖端的人工智能视觉系统将在工厂内进行试点，该系统将应对汽车动力总成中的可追溯性挑战.
使用强大的人工智能和机器视觉方法的结合, 通过创建FeaturePrint™模型并将其存储在云中或本地数据库中来注册对象. 然后可以通过创建另一个FeaturePrint™模型并将其与注册对象数据库进行比较来识别注册对象. 如果有匹配的话, 可以在几秒钟内将对象识别为原始对象及其访问的关联元数据. 这项技术最独特的特点之一是，即使物体原始表面的90%被去除，也能被识别出来.
该团队的创新和独创性产生了一种解决方案，消除了以前对每个单独部件进行标记或标签的要求，这是制造业改变游戏规则的真正潜力. 通过优化这个过程, 大量的成本节约可以实现为我们的客户-节省宝贵的时间，通过减少所需的步骤和不需要昂贵的标记设备.
相关专业知识
相关主要市场
了解内情
保持联系
为了我们的共同目标团结起来，为世界上最严峻的挑战找到解决方案, 我们为未来做好了准备, 现在.
订阅
我们的最新新闻