“看”见未来，AI引领“智造时代”

计算机视觉检测技术通过模拟人类视觉系统，为制造业提供了精准高效的检测解决方案，在汽车、煤矿、烟草等行业实现深度应用，推动工业智能化升级。具体表现如下：

汽车行业：整车内外饰“不停车”自动检测

• 传统检测痛点：总装出厂前整车外观质检包含数百项检测项目，传统人工检测依赖经验与肉眼视力，存在速度慢、易漏检、标准不一等问题，长时间接触光源易导致视力疲劳，埋下质量隐患。
• AI视觉检测方案：联想为吉利路特斯部署的AI视觉自动检测智能应用方案，通过视觉检测替代人工目检，对汽车动力系统、外观配件、内饰架构等单元进行综合质检，杜绝错装漏装，保障生产质量与质检效率。
• “不停车检测”创新：采用机械臂搭载工业相机和线激光测量仪等传感器采集整车图像数据，下方用板链运输，车辆通过静音房时无需停车即可完成数据采集与分析，实现效率最大化。
• 技术融合与优化：将传统视觉应用与AI深度学习有机结合，小样本快速启动，分阶段实现从半人工异常检测到无人化全自动检测的升级；针对One-Shot目标检测和小目标检测算法深度优化，解决车型适配、人员遮挡和关键帧算法等关键问题，缩短检测时间，提高检测效率。

煤矿行业：刮板机链条智能监测

• 设备重要性：刮板输送机是煤矿开采中煤炭运输的关键设备，一般长达20公里，由多段3至4公里长的链条组成，持续高负荷运转易导致链条变形甚至断裂，影响生产运输。
• 传统维护难题：定期巡检与及时维护至关重要，但传统方式难以在链条断裂前识别变形链条；断裂后需拆卸和重新组织整个输送系统，耗时长达20小时，而更换变形链条仅需30分钟。
• AI视觉检测系统：联想为王家岭煤矿打造的煤矿刮板输送机3D智能视觉检测系统，以AI图像识别为核心技术，通过3D深感相机拍摄运行视频并实时上传云端，同步输出灰度地图与3D点云图像。
• 技术优势：联想3D深感相机具备低照度感知能力，适应矿井无光照暗黑环境；基于3D深度图像的形状分析检测异常链环长度并报警，实现自动化识别磨损和损伤迹象。
• 应用效果：系统上线后与业务形成联动机制，异常处理响应时间缩短80%，产线异常停滞平均时间从10分钟/天降至2分钟/天，生产率大幅提升；维护团队从每日人工检查转变为系统预警后快速更换链条，井下作业时间减少90%。

烟草行业：产线全线监测与堵料预警

• 堵料问题影响：皮带输送机在烟草制丝过程中输送物料时，物料突然增多易导致堵料，影响产线流水效率；原有应对策略依赖频繁人为干预，效率低且人力维护成本高，不及时解决会降低产品合格率。
• 图像识别预警系统：联想研究院为四川某卷烟厂打造的面向制烟生产工艺过程的图像识别预警系统，包含定制算法、图像采集设备、边缘计算设备和后台管理系统，针对生产线全线重点点位部署。
• 应用效果：实现皮带输送机堵料问题的实时监控，异常响应时间降低至秒级，自动化产线断料停机故障减少95%，针对该工位的人力运维成本降低60%。

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