边缘质检装置进行产线的实时监测与智能识别，平台端进行产线异构系统集成。综合提高产线质检数字化与智能化水平，降低人员劳动强度，实现企业的降本增效。

    边缘端刨花板产线质检装置通过相机拍摄刨花板表面，利用 AI算法自主学习瑕疵及分类，实现颤纹、漏砂、胶斑、胶块、大刨花、粉尘斑、板面划痕和油污等缺陷的识别分类；工厂后期可以自主增加瑕疵种类；装置在长周期的检测过程中，能够自主学习，不断提高瑕疵的判断能力；装置可以设定参数与配方管理，设定每种瑕疵的排废依据，代替人工对刨花板的瑕疵进行判断。

    平台端的一体化管理系统支持多条刨花板产线进行在线监控与管理，实现瑕疵数据、产线状态数据、硬件状态数据等结构化数据管理、配方管理和图片数据管理。

     系统技术整体实现：

   （ 1）基于机器视觉及深度学习理论，研发 AI瑕疵识别算法，应用至刨花板生产线质检工段，满足高可靠性、高实时性的刨花板板面质检需求。

   （ 2）基于工业互联网平台的异构设备及系统集成，实现数据接入、处理、分析、决策等流程化应用，支持多条刨花板产线集成，助力企业产线协同管理和产线综合对标。

    系统应用框架，如下图：

    系统产线大屏，如下图：