会议回顾︱专业解析“人工智能技术在汽车行业的应用”

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结合原有业务流程和硬件，进行人工智能化的技术改造，利用依托深度学习平台构建的定制化训练和服务平台，完成喷油嘴识别模型，实现无人化瑕疵判读。

**步：根据质检目标，筛选标准的样品集合；

第二步：通过反复训练识别模型；

第三步：制定自动化方案；

第四步：软硬件实施部署，完成自动化方案；

第五步：用户通过自动化系统上传每次采集待测样品图片，然后实时上传识别模型进行判定，再返回相应的处理结果，最后由自动化系统将样品进行分类流转。汽车冲压件表面缺陷检测

问题与挑战

AI 解决方案

采用热红外成像技术配合机器视觉技术，实现钢包失效故障的及时预警及维护提醒。将红外热像仪置于坚固的壳体内，安装在固定位置，当钢包在龙门吊上经过时，热像仪捕捉钢包图像。对钢包图像进行机器学习，对疑似裂纹点进行标注，停车检修时进行实物比对。对钢包寿命进行预测，有裂纹出现时及时发出警报。