當前，智能製造已成為我國實現製造業轉型升級的核心路徑。在特殊時期，口罩作為關乎全民健康的醫療必需品，要求口罩生產商既能快速響應市場，又能擁有大規模工業自動化及智能製造的生產能力。
結合當下市場需求，公司推出新一代「口罩智能製造全面解決方案」，並已正式投產。解決方案采用前端的AI視覺算法，在提升產品標準化的同時，進一步優化口罩生產工藝流程的穩定性；通過引入MES智能製造系統，實現了口罩生產過程全自動化管控，以確保產品品質，從而提升企業生產運營效率。
平面口罩裸片檢測 | 包裝視覺檢測
采用出色的AI視覺算法
機器視覺檢測具有高速度、精確性、可重復性、長期工作的穩定性，與人工檢測相比，大量減少了出錯率，也避免了人眼檢測易疲勞的缺陷，從而提升產品質量及生產速度。
檢測過程中，不需要人工過多接觸口罩表面，即可準確定位識別細微瑕疵，相當於4至6名工人同時檢測的速度。
| 檢測內容
口罩裸片檢測內容：檢測口罩尺寸（精度±2mm）、有無耳帶、耳帶漏焊、耳帶打結、膠帶殘留、鼻樑條有無、口罩表面髒污和異物（可檢測頭髮絲）；
口罩平包檢測內容：壓邊、封壓不良、空紙袋、膠帶殘留、折角、多片、髒污和異物、噴印不良等。
本產品經過長期積累，已經對市面上存在的各類型口罩裸片和口罩包裝進行了AI模型訓練，形成了多種檢測AI模型，可以實現新產品的快速落地。
除標準醫用口罩檢測，公司還可以提供N95口罩裸片檢測裝置和N95口罩的立包檢測裝置。
| 方案優勢
常規的口罩生產效率為200pcs/min，最高可達500pcs/min。
採用1組或者2組線掃描高分辨率工業相機、鏡頭，對不同的缺陷進行取像；
採用定制線掃紅外光源和線掃白光光源的多種組合進行補光，排除因口罩本身圖案和口罩包裝印刷帶來的干擾；
採用AI邊緣服務器，提升算力，從而保證AI算法和傳統視覺檢測算法的高速平穩運行；
採用基於FPGA內核的I/O控制單元，保證高速運行下的穩定剔除。
區別於市面上大部分廠家僅採用傳統視覺檢測算法，本產品採用AI深度學習檢測算法與傳統視覺算法相結合的方式進行檢測：由於口罩表面及口罩包裝的灰度值大小不一及各種不同的圖案變化，且交界位置的灰度變化對傳統算法的檢測會造成很大影響，同時缺陷的多樣性/不一致性對傳統算法來說也很難做到全面的檢測，所以採用AI深度學習配合傳統算法一起進行檢測從而保證檢測的準確性。
同一套檢測裝置可實現多種口罩裸片或者口罩包裝的檢測，並可以實現快速切換，兼容成人口罩、兒童口罩及各種定制口罩、紙紙包裝、紙塑包裝。
根據口罩缺陷的分級，最高可實現重大缺陷十萬分之三的漏檢率和百分之一的誤檢率。
MES智能製造工作站 |
實現生產可視化、規範化、可追溯
該方案通過與MES系統的無縫對接，實現了整個口罩產線的生產計劃管理、產品質量管理、過程控制管理、設備維護以及統計報表等功能，讓口罩生產的全流程實現了可監控、可追溯、可遠程輔助，同時減少人工誤差。
口罩智能製造全面解決方案可生成連線、離線兩種佈局。從“單機製造”到“連線生產”，從“勞動密集型生產”到“去人工化發展”，該方案成功運用非接觸式檢測模式，不僅有效解決了傳統檢測難題，使生產效率更高，還實現了口罩生產線向智能化、信息化及可定制化的跨越式發展。