以图识图技术与向量数据库的结合,为工业零件溯源提供了创新解决方案,通过比对零件图像向量,快速确定生产批次、供应商等信息,提升供应链管理效率。
工厂将每个零件的生产图像、质检报告等转化为embedding向量,按生产批次存入向量数据库。当零件出现质量问题时,通过拍摄零件图像进行检索,系统能找到同批次零件的向量,追溯到生产设备、操作人员等信息,这些图像属于非结构化数据。
大模型增强了对磨损、变形零件的特征提取能力,即使零件存在使用损耗,也能通过核心结构向量匹配到原始生产信息。在汽车制造中,这种技术让召回零件的溯源时间从 3 天缩短至 2 小时,大幅降低召回成本。
以图识图与向量数据库为工业零件溯源提供创新技术路径。以图识图技术通过提取零件表面纹路、尺寸参数、标识符号等特征,转化为高维特征向量,精准捕捉零件的独特物理属性。
向量数据库存储全生命周期的零件特征向量,包括生产批次、供应商信息、质检数据等关联元数据。溯源时,拍摄待查零件图像生成特征向量,数据库快速检索相似向量,匹配对应生产信息。
对于磨损或残缺零件,通过向量相似度计算仍能定位同源批次,厘清供应链流转路径。二者结合实现零件溯源从 “标识依赖” 到 “特征驱动” 的转变,提升复杂工况下的溯源效率,为质量追溯与供应链管理提供技术支撑。
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