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製造業品管 系統整合 已交付

CCD 視覺檢測與自動剔除

目視全檢改成相機即時判定,不良品自動剔除,檢測紀錄可回溯。

開發期間
約 2 個月(含現場光源與治具調整)
技術
Python · OpenCV · YOLOv8 · LINE Notify

客戶原本的做法

產線末端靠人工目視全檢,兩人一班輪替。人疲勞時就會漏檢,而且檢測結果是事後補登到 Excel,出問題要追溯批號幾乎不可能。

交付前後對照

BEFORE · 原本的做法
目視全檢紀錄.xlsx
ABCD 1 批號檢數不良登記 2 L-2081,200?事後補 3 L-20998014手寫

目視全檢,兩人一班輪,疲勞時漏檢,紀錄事後補登。

AFTER · 交付後
ccd-monitor
8,600 件誤判 < 1%

相機即時判定、不良品自動剔除,異常推 LINE 通知。

畫面為示意,已去識別化,不含客戶的真實資料。

怎麼做的

  1. 在產線架設工業相機,先蒐集足夠的良品與不良品影像建立判定模型。
  2. 判定結果即時觸發剔除機構,不良品不再流到下一站。
  3. 每一件的判定結果與影像都留檔,可以依批號回溯。
  4. 異常率突然升高時主動推 LINE 通知,不必有人盯著螢幕。

結果

全檢人力從 2 人降到 0,誤判率低於 1%,且每一批都有可回溯的檢測紀錄。

全檢人力 2 人 → 0誤判率 < 1%檢測紀錄可回溯

你手上也有類似的狀況嗎?

先聊聊你現在怎麼做這件事,我再告訴你值不值得寫成系統。第一次諮詢不收費。

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