应用介绍
在其他，例如医疗设备制造领域，精密和高质量的装配是确保设备性能和安全性的关键。传统的手工装配方式依赖于经验丰富的技术人员，但这种方式存在效率低下、易出错、培训周期长等问题。DCMS-09A 作业人员动作AI引导检测系统，利用先进的计算机视觉和人工智能技术，为医疗设备装配作业提供智能化、自动化的解决方案，有效提升作业效率和质量，降低人为错误风险。
课题
- 人工操作精度不足: 医疗设备精密复杂，人工操作难以保证一致性和精度，容易导致装配误差。
- 作业效率低下: 传统装配作业依赖人工经验，效率低下，难以满足日益增长的产能需求。
- 培训周期长: 培养一名熟练的装配技术人员需要较长时间，且人员流动性大，影响生产稳定性。
- 安全隐患: 部分装配作业环境复杂，存在安全隐患，需要实时监控和预警。
解决方案
- AI动作引导: 系统通过摄像头实时捕捉作业人员动作，利用深度学习算法识别动作是否规范，并通过AR眼镜、语音提示等方式实时引导作业人员进行正确操作，确保装配精度。
- 动作检测与预警: 系统实时监测作业人员动作，识别潜在的危险操作，并及时发出预警，避免安全事故发生。
- 数据分析与优化: 系统记录作业数据，进行分析和挖掘，识别作业瓶颈和优化空间，持续提升作业效率和质量。
- 虚拟培训与考核: 系统提供虚拟仿真环境，用于新员工培训和技能考核，缩短培训周期，提高培训效率。
系统配置
DCMS-09A 系统由以下模块组成：
实现价值
- 提升装配精度: 通过AI动作引导，确保装配精度，降低人为误差。
- 提高作业效率: 通过实时引导和数据分析，优化作业流程，提高作业效率。
- 缩短培训周期: 通过虚拟培训和技能考核，缩短新员工培训周期。
- 保障作业安全: 通过动作检测与预警，避免安全事故发生。
- 降低生产成本: 提高生产效率和质量，降低人工成本和材料损耗。
