基于工业机理+AI+机器视觉，通过3D高速相机对目标扁铜线进行实时测量，采集3D图像数据+视觉AI算法计算出目标抖动偏移量，实现通过3D实测+抖动偏移=修正结果(超高精度)，对扁铜线进行目标鉴别(OK/NG)。获取到检测结果后，通过反馈控制产线，优化生产、提高良率。通过IOT获取生产设备相关工业机理因子数据，结合工艺优化AI算法，给出优化建议，达到对精达产线的工艺优化。

本方案是介于云端的数据处理架构，并结合边缘段的预处理方式进行数据处理分析，然后再在该局部中心做数据分析，局部中心分析完后再将结果上传到更上层的中心平台。通过边缘网关对采集到的生产数据进行解析、封装和本地预处理；通过边缘云对数据进行分流，即将时延敏感数据和原始数据保存在边缘云上（漆包线变形修正数据库），将非时间敏感数据（如扁线设计模型数据和历史数据等）存储在中心云上。

该解决方案通过采用高精密3D相机其检测速度可高达2.5%/s，而客户需求为0.5m/s，可满足其检测速度要求；z方向检测精度在0.05um，优于客户需求的0.1um检测精度。综上，速度和精度均可满足客户要求。

由于造成的变形的原因很多，从原材料加工到烘焙、再到下线工序都会对变形产生影响。我们可以对变形的趋势进行人工智能AI分析，这个是由人工智能AI漆包线模型分析系统完成。对不同的变形情况给出一个具体的反向校正参数，在相应的变形部位通过定位面进行反向预置校正变形量进行形变抵消，从而把漆包线形变控制在我们技术设计要求范围内，提高产品的合格率。