單位名稱:富頂精密組件(深圳)有限公司
詳細地址:
單位類型:外資企業(yè)
所屬區(qū)域: -
所屬行業(yè):計算機,通信和其他電子設備制造業(yè)
成立時間:1995 年12 月7 日
人員規(guī)模:3218.0
注冊資金:4,800萬美元
優(yōu)勢:
單位簡介:公司主要從事電子器件、新型電子元器件、新型機電組件、線纜及線纜組件等智能設備的研制、生產、加工和銷售。公司經營范圍涉及電腦、通訊、消費性電子等多個領域,主要向Intel、Apple、Google、Dell、HP、Lenovo、華為、小米等世界知名企業(yè)提供產品的研發(fā)、設計服務、自動化設備研發(fā)與制造等。公司從事研發(fā)和相關技術創(chuàng)新活動的科技人員920人,研發(fā)中心負責人均多年從事自主研究開發(fā),具體負責公司的新產品發(fā)展預研、方案確定、產學研合作、科技成果管理等,并與國內大專院校和研究院形成產學研合作機制。
本單位工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)典型案例
項目名稱:外觀瑕疵AI檢測系統(tǒng)
實施時間:
實施地點:FIT-IDS.BK-A4裝配車間
合作單位:富頂精密組件
技術/方案特點及先進性:采用國際前沿的深度學習算法,利用工業(yè)相機,獲取產品外觀瑕疵不良數(shù)據(jù),建立AI數(shù)據(jù)模型,相機快速判斷識別不良位置與種類,設備將不良品自動排除,具有很好的精準度與較高的效率。
基于深度學習的機器視覺瑕疵檢測應用深度學習中不同類型即層次的神經網(wǎng)絡,卷積神經網(wǎng)絡,循環(huán)神經網(wǎng)絡,長短期記憶對深度學習訓練的模型和速度進行優(yōu)化,使我們的瑕疵檢測在短時間內可達98%的準確率。可以減少手動提取特征對識別精度的影響,更精確的檢測并識別產品表面缺陷。針對檢測目標特征復雜及提取困難的問題,深度學習也能夠提供很好的解決方法。有效地控制了產品表面質量,從而改善企業(yè)的生產控制過程和提升競爭力。
解決的痛點和問題:滿足客戶品質需求、節(jié)省大量外觀檢測人力、降低成本、提升檢測效率及精度
實施效果:品質風險降低,預計節(jié)省金額99.05萬NTD/年;客訴風險降低,預計客訴損失降低30%;折合金額節(jié)省59.4萬NTD/年;降低品質不良損耗年效益34.32萬NTD/年;精簡作業(yè)人力60人,年效益1944萬NTD/年。
推廣行業(yè)及適用場景:覆蓋計算機、通訊和其他電子設備制造業(yè)、專用設備制造業(yè)等外觀瑕疵檢測。
已取得的聯(lián)盟項目情況
| 時間(年) |
項目類型 |
項目名稱 |
單位角色 |
| 2019 |
設備預知保養(yǎng) |
沖壓-沖模下料零件PHM預知保養(yǎng)系統(tǒng) |
牽頭單位 |
| 2019 |
電鍍槽液在線分析 |
電鍍-綠色智能槽液在線分析系統(tǒng) |
牽頭單位 |
| 2019 |
設備智能調參 |
成型-Molding4.0智能管理系統(tǒng) |
牽頭單位 |
| 2019 |
AI外觀瑕疵檢測 |
組裝-外觀瑕疵AI檢測系統(tǒng) |
牽頭單位 |