سامانه تشخیص اصالت تجهیزات ابزار دقیق با هوش مصنوعی

در صنایع بزرگ و عملیاتی، استفاده از تجهیزات اصیل نقش مستقیمی در ایمنی، پایداری تولید و جلوگیری از توقف‌های پرهزینه دارد. ورود تجهیزات تقلبی یا نامرغوب به زنجیره تأمین می‌تواند ریسک‌های عملیاتی، مالی و ایمنی قابل توجهی ایجاد کند.
سامانه تشخیص اصالت تجهیزات امین‌رای با تکیه بر بینایی ماشین و یادگیری عمیق، فرآیند تشخیص اصالت تجهیزات حیاتی را به‌صورت خودکار، سریع و قابل اعتماد انجام می‌دهد.

مسئله‌ای که این محصول حل می‌کند:

• وابستگی روش‌های سنتی به بازرسی چشمی و تجربه فردی
• زمان‌بر بودن و خطای انسانی در تشخیص تجهیزات تقلبی
• دشواری شناسایی تفاوت‌های ظریف بین نمونه‌های اصل و غیر اصل
• ریسک توقف تولید و خسارات ناشی از قطعات نامرغوب

این سامانه به‌عنوان یک راهکار پیشگیرانه، یک معیار عینی و استاندارد برای تشخیص اصالت ایجاد می‌کند.

تحلیل دقیق تصاویر تجهیزات شامل لوگو، حکاکی‌ها، فونت‌ها، علائم، بسته‌بندی و شماره سریال‌ها با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق.

تفکیک تجهیزات اصل و تقلبی با دقت پیش‌بینی‌شده بیش از ۹۵٪.

• تصاویر سطح قطعه
• تصاویر شماره سریال (OCR)
• تصاویر بارکد و QR Code
• تصاویر بسته‌بندی

• نتیجه تشخیص: اصل، تقلبی یا مشکوک
• سطح اطمینان مدل (درصد)
• گزارش تصویری از نواحی مؤثر در تصمیم‌گیری مدل

کاهش زمان بررسی اصالت هر قطعه به کمتر از ۱۰ ثانیه.

• ابزار دقیق و سنسورهای حیاتی (فشار، دما، جریان)
• اجزای الکتریکی حساس (رله، کنتاکتور، بردهای خاص)
• تجهیزات مکانیکی تحت تنش (بلبرینگ‌ها و اتصالات کلیدی)

• انبار مرکزی (Incoming Inspection)
• واحد فنی و نگهداری پیش از نصب
• سیستم کنترل کیفیت برای بررسی نمونه‌های مشکوک

• کاهش ریسک عملیاتی و توقف تولید
• افزایش ایمنی تجهیزات و کارکنان
• افزایش سرعت و دقت فرآیند بازرسی
• کاهش وابستگی به دانش فردی کارشناسان
• ایجاد بانک داده ارزشمند از تجهیزات اصیل و الگوهای تقلب

• ماژول جمع‌آوری داده (دوربین‌های صنعتی با نور کنترل‌شده)
• موتور تحلیل هوشمند مبتنی بر یادگیری عمیق
• رابط کاربری اپراتوری و داشبورد مدیریتی

• شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• معماری‌های پیشرفته مانند ResNet، VGG و EfficientNet
• Vision Transformer (در صورت نیاز)
• ماژول تشخیص ناهنجاری برای نمونه‌های ناشناخته

فاز اول | نیازسنجی و طراحی

تعریف تجهیزات هدف، نقاط بازرسی و معماری نهایی سامانه.

فاز دوم | جمع‌آوری داده و توسعه مدل

جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها، آموزش و بهینه‌سازی مدل‌ها.

فاز سوم | پیاده‌سازی پایلوت

استقرار در یک نقطه منتخب و تنظیم نهایی بر اساس بازخورد کاربران.

فاز چهارم | استقرار نهایی و آموزش

راه‌اندازی کامل، آموزش کاربران و تحویل مستندات.