智能制造的核心在于实现生产的高度自动化和智能化。企业输出高质量的产品离不开严格精准的质量控制，借助AI技术的快速发展，工业质检正经历由传统向现代的深刻变革，完成更加智能化、高效化的质检蜕变，为新质生产力注入强大动力。本期我们邀请到了某智能科技有限公司研发部视觉检测技术总工张超为我们揭秘如何应用AI机器视觉技术实现高效率的产品质量检测。
个人简介：张超，某智能科技有限公司研发部视觉检测技术总工程师，从事技术研发12年，现主要负责公司视觉检测项目的技术研发工作。现已实现在五金、纺织、电极箔、钢制品、药品等行业视觉检测项目成功落地，检出率≥99.9%，误报率≤3%。

智慧之眼，打造机器视觉系统

       随着工业科技的不断发展和进步，机器视觉（MV）在智能制造和自动化领域中举足轻重，如同“智慧眼”，助力高端装备进行精细“体检”。不仅能够提升制造业的产品质量和生产效率，还能够为企业带来更大的灵活性和市场响应能力。机器视觉检测通过用机器代替人眼来做测量和推断，利用CCD（Charge-Coupled Device，电荷耦合元件）工业相机将被摄取目标转换成图像信号，经过图像处理系统运算，提取目标特征，实现视觉检测、缺点检测和系统定位，为制造业带来前所未有的智能化变革。
与“视”俱进，AI驱动为先

       AI的引入为工业制造的机器视觉系统带来了创新概念，不仅提升了生产效率，还重塑了我们对工业生产过程的理解和期望。
       AI赋能图像处理

       step1 图像的采集与处理

       在视觉检测系统的图像采集部分，我们需要把在线采集图片实时传送给专用的图像处理系统，再根据匹配专业软件检测系统判别结果后输出结果，并及时发布“OK”和“NG”图片，所搭载的硬件性能将直接影响检测系统的判断效率。在不影响质量的情况下必须要实现更快的检测速度，这种高速处理对于维持高效的生产线和支持高吞吐量的制造环境至关重要。但过去由于硬件限制，我们的检测效率往往难以达到理想状态，长期受此困扰。

       在采用惠普Z系列Z4 G5 AI工作站来搭载视觉检测系统后，其高性能GPU可以帮助我们快速实现训练模型、模型调用，图片画面流畅，大大提高我们视觉检测的效率，相比传统设备我们的效率提升了60%。另外，惠普Z系列Z4 G5 AI工作站英特尔至强CPU处理器，支持我们视觉检测的多线程工作，并提高多线程运行的速度。

       AI助力缺陷检测

       AI除了辅助图像视觉检测，同时也助力了链条视觉的缺陷检测，以链条工业生产为例，链条质量的好坏是由每个链板链片决定的，每一种缺陷都有可能引起严重的后果。因此，在链条生产加工时必须实时对链条外观进行质量检测，以便及时发现缺陷并加以控制，从而减少缺陷产品的产生，提高企业的生产效益。
       为此，我们研发设计出了一款链条视觉检测系统，它是一种能够检测和分析链条运行状态的AI视觉识别检测系统。链条视觉检测机器人通过结合机视觉技术和机器人技术，能够在工作过程中对链条进行实时检测和分析。

       step2 算法对比及分析

       链条视觉检测系统与现场生产链条设备相连接，当现场铆压机生产出成品链条后，链条视觉检测机器人通过摄像头或其他相机设备采集链条的图像信息，这些图像将传输到惠普Z系列Z4 G5 AI工作站上搭载的视觉系统，该系统采用先进的算法和模型对链条图像进行处理，包括去噪、增强对比度等操作，以提高后续图像分析的准确性。然后，系统会识别链条的位置、形状和状态，并提取关键特征，通过分析链条图像中提取的特征，可以判断链条的健康状况和运行状态，例如链条的磨损程度、拉伸情况、断裂点等。
       step3 结果呈现

       在惠普Z系列Z4 G5 AI工作站的支持下，基于深度学习的链条缺陷检测系统可以快速检测链条缺陷，相比过去，大幅提高其生产效率和检测精度（检出率≥99.9%，误报率≤3%），不但减少了工人劳动强度，还减少了占用检测成品的空间占用率。
高效智能，高算力引领工业质检新纪元

       在引进AI视觉识别检测系统后，相当于请来“AI质检师”给产品“找茬”，实现了产品的线上检测、缺陷标签的在线展示、实时输出缺陷结果并进行自动化决策，大幅提高了产品检测率。这一切高效工业质检的背后，离不开算力资源的支持，随着越来越多AI工业质检系统的落地实施，企业未来所需算力资源将越来越大。
       惠普Z系列Z4 G5 AI工作站为我们进一步的提升打下了良好的基础，未来计划在更多的产线上部署与应用，以增强视觉检测能力，进一步提高产品的优良率，助力新质生产力向更大范围、更宽领域、更深层次拓展。