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  • 愛回收引領二手3C行業超級自動化發展新時代

    來源:壹點網
    2017年,萬物新生(愛回收)集團啟動了對自動化運營體系的建設,并在常州打造了全球首座“非標二手電子產品自動化輸送、質檢、分揀和存儲系統”,進一步實現了降本增效。

    針對二手3C產品使用后非標準化的特點,萬物新生集團自主研發了多項質檢設備、輸送、分揀存儲等設備,改變了過往依賴密集型人工質檢操作導致的效率較低、成本較高的行業狀態。

    作為全國首條“非標二手電子產品自動化輸送質檢分揀存儲系統”,從設計、研發到制造,均由萬物新生(愛回收)根據二手3C行業及產品特自主研發完成。

    其中包括:

    1.輸送線系統

    功能:提升工作人員分揀拿取產品效率。

    采用技術:

    ① 高精度圖像識別技術,實現物品自動信息收集

    ② 陣列式滾筒積放技術,實現無人化輸送

    ③ 高速分路移載技術,實現無人化分揀

    2.機械立庫系統

    功能:為提高出庫及入庫效率的

    采用技術:

    ① 精密小型高速堆剁機,根據上游提供的信息編碼,將上萬機器迅速歸類。準確記錄每產品擺放 位置及機器信息

    ② 為提升分揀精準度、降低分揀成本的智能視覺引導揀選機器人可針對不同產品形態及重量,對貨品進行無損抓取。根據訂單需求,進行精準訂單分配

    3.拍照盒子

    功能:自動檢測手機外觀劃痕及磕碰情況

    技術:

    ① 采用高精度多軸揀取移動機械技術,在不增加劃痕的情況下快速移動完成檢測

    ② 全方位多重拍照機構,通過線掃相機和面陣相機,對手機外觀進行全方位無死角掃描拍攝。高精度圖像處理技術,35張照片被算法壓縮成多張照片,更客觀展現外觀成色

    ③ 拍照盒子可在不超過50秒的時間內,自動完成手機外觀檢測。確定質檢標準化(并具備機器學習能力,不斷提高質檢水)

    4.007智能檢測

    功能:手機硬件功能自動質檢

    采用技術:

    ① 通過高精度機械控制,實現0.03毫米的定位。

    ② 激光掃描,確定手機位置。

    ③ 高準確度圖像算法,可以智能識別出不同大小、顏色的產品。

    ④ 聲波分析算法,判斷手機麥克風、揚聲器、聽筒的狀態。

    ⑤ 具備AI機器學習能力的007智能檢測,可在兩分鐘時間,完成手機自動質檢任務。

    5、X-Ray

    功能:不拆機的情況下檢測手機內部元器件是否更換和拆修

    采用技術:

    ① 激光掃描,在不拆機情況下查看手機內部,如主板、屏幕、電池等維修狀況。

    ② 高精度圖像算法,可1-2s發現手機細小問題。有效降低質檢難度,提高質檢精度。

    6、愛清除

    功能:100%清除產品數據

    采用技術:針對用戶信息易泄露的行業痛點,愛回收自主研發出滿足國際清除標準的清除系統---“愛清除”。通過對回收來的電子產品進行多次覆蓋擦寫處理,杜絕了在產品流通過程中用戶數據可能遭到的惡意恢復,達到有效避免用戶隱私泄露的目的

    7、自動化質檢線Martrix2.0

    為了進一步提升自動化水,全面實現手機自動質檢與手機自動流轉結合的全自動化,萬物新生自主研發的新一代“二手3C全自動檢測流水線”Matrix2.0系統將自動質檢能力精密定位能力與機器人輔助能力結合,相比過去單點自動化,不同設備間需要人工傳送,Matrix2.0系統通過圖像算法、智能定位、自動分配等技術,實現質檢設備間的信息同步,其將四大模組“007功能質檢模組”“拍照盒子外觀質檢模組”“X-Ray拆修質檢模組”“拍照魔方銷售圖片拍攝模組”進行串聯,實現了自動質檢與手機自動流轉結合的全流程自動化,大幅度減少了人工工作與流轉時長。

    與原常州運營中心的人工+單體自動化設備的質檢線 「Matrix 1.0」 相比,「Matrix 2.0」 實現了自動化設備操作人員減少 85%,人工輔助成本降低 83%,質檢成本下降 20%,質檢工作效率提升 18%。

    萬物新生(愛回收)“非標二手電子產品自動化輸送質檢分揀存儲系統”,自動化率高達90%以上。傳動節拍可達2s/PCS,手機處理數量高達24,000/天,分揀失誤率小于0.01%, 手機質檢精準度達99%以上。人力減少40%,前端分揀時長縮短3倍,坪效提升300%。

    為了落實“讓棄之不用,都物盡其用”的環保理念,愛回收發起了“回收愛·山村兒童數碼助學計劃”。愛回收在所有回收的電子設備中,篩選出部分適合山村兒童學習使用的設備進行捐贈,讓孩子們通過這些數碼產品,獲得突破地域限制的優質網絡教育資源,幫助他們看到更寬廣的世界。

    免責聲明:市場有風險,選擇需謹慎!此文僅供參考,不作買賣依據。

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