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人工智能赋能工业制造,AI质检成重要赛道

2021-11-11e-works王阳

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近年来,随着我国工业高端化转型升级,对人工智能等技术产业应用需求增加,腾讯优图逐渐发力工业视觉赛道的AI质检领域。
     随着计算机算力以及数据总量呈指数级增长,算法研究快速迭代,人工智能(AI)技术已经登上了科技革命的风口。根据Gartner发布的技术成熟度曲线显示,目前全球处于上升期或巅峰期的新兴技术中,一半以上与AI技术有关。

     在工业领域,基于AI技术可以将工业大数据转化为有效信息、抽象为模型、辅助人类进行精准决策,最终实现工业过程高效配置和执行。而这其中,基于工业视觉的AI质检正成为制造业探索人工智能实践的杀手级应用。

     IDC发布的《中国AI赋能的工业质检解决方案市场分析》报告指出,AI技术供应商正和设备厂商、解决方案商、系统集成商、服务提供商一起向用户提供较为完备的AI工业质检解决方案。未来,AI工业质检应用会进一步成熟,并将带领制造业、泛工业领域的自动化、智能化转型。

AI质检正成为杀手级应用

     从应用场景来看,AI技术在工业领域的应用有预测性维护、生产计划、现场作业、质量控制、物料搬运等。具体可分为两类:一类是传统自动控制相关的领域,利用设备或装置,使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行;另一类是通过对企业生产及服务过程中积累的历史数据,采用深度学习等人工智能的模型算法,发现数据的内在规律及新的价值,用于改善设计、生产及服务等工业业务环节。

     所以AI技术在工业领域落地的应用主要有AI视觉、AI边缘计算、AI训练/学习、数据及算法平台、AI机器人等。这其中,基于AI视觉的工业质检正被越来越多的企业所接受。

     在传统的工业质检过程中,主要存在两大痛点:一是传统的人工检查方法在缺陷判别上存在个体与个体间的差异,并且存在检查员视力疲劳等因素,很多产品的微小瑕疵并不能被高效识别;二是人口红利消失,用工难的问题。据统计,目前每天产品线上进行人工检测的工人数量超350万人,但因工资低、工作枯燥,愿意从事人工质检的工人越来越少。

     在这种情况下,通过AI视觉提高质检效率、降低误差成为可行之策,这包括通过智能化的方法把内部外部的缺陷识别出来,包括缺陷的检测、缺陷类型识别、特征的描述等。特别是经过众多AI团队的实践,AI质检被证明可以降本增效且潜力巨大。

     一个大的趋势是,AI预测准确率将随着数据量的提升而持续优化,以实现生产质量数据的全面掌控,为流程优化和工艺再造提供关键数据支持,可以说AI工业质检解决方案正在全面赋能工业。

腾讯云发力工业AI质检

     成立于2012年的优图实验室,是腾讯云机器学习研发团队,在人脸识别、图像识别、声音识别三大领域拥有数十项领先技术,具备千亿规模的多媒体大数据计算能力。近年来,随着我国工业高端化转型升级,对人工智能等技术产业应用需求增加,腾讯优图逐渐发力工业视觉赛道的AI质检领域。

     腾讯云AI研发总经理、腾讯优图实验室副总经理吴永坚接受e-works记者采访时表示,优图早在2013年前后就开始进行视觉识别的预研,随着消费互联网向工业互联网的转变,优图团队希望打开视觉识别的应用场景,逐步从传统的机器学习拓展至工业外观检测领域。

     吴永坚告诉记者,腾讯工业AI解决方案包含着四大产品组件,每个产品都承担着独立的功能,相互间以微服务的方式进行解耦,实现模型迭代训练业务的闭环。产品架构可以在客户实施进行部分调整,并且功能可做客制化开发,以及本地私有云部署,灵活地推动AI技术在制造企业的落地。

     在AI质检领域,漏判和过杀都不能被容忍。如果算法过严,容易将模具纹理形成的纹理线误判为裂纹,造成“滥杀无辜”的过杀;如果算法过松,不合格产品又会成为漏网之鱼。如何在二者之间找到平衡,让指标达到理想状态?腾讯工业AI解决方案在一个个项目中不断打磨和精进。

     得益于千亿规模的多媒体大数据计算能力,优图实验室通过智能云服务、行业解决方案等多元化的产品策略,推动着AI技术在越来越多产线的落地应用。其中,一个典型的案例是上海富驰高科的工业AI质检应用。

助力富驰高科实现降本增效

     上海富驰高科是一家金属粉末注射成型(MIM)产品专业制造商,产品应用于消费电子、医疗、汽车、航空航天等领域,全球最大的手机制造商也是其客户之一。

     由于MIM产品形状结构复杂,导致一般的检测设备和检测方法难以满足富驰高科的质检环节。特别是随着3C行业的快速发展,人工质检的局限性也越发凸显。

     富驰高科自动化总监邓声志接受e-works记者采访时说,“人工质检由于需要长时间专注看显微镜,比较枯燥,对视力水平影响大,在发现的不合格件中,绝大多数都是因为工人疲劳出现的漏检;除此之外,富驰高科每年生产零部件达数亿个,如果全部依靠人工质检,每年的产能高峰期,仅质检人员就需要超1500人,对人员招聘形成巨大挑战。”

     在寻求质检智能化升级过程中,富驰高科遇到了不小挑战。邓声志告诉记者,“基于机器视觉的检测难点在于3C产品成像易造成高反光,难以判断是否正常反光,凹凸缺陷呈现难以凸显,机器检测易造成过杀。此外,工厂更换新产品时算法快速迭代的需求很难满足。”

     这也导致,尽管富驰高科在其它工序上基本实现了自动化,唯独质检工序的智能化升级遇到瓶颈。

     “我们与很多家AI公司沟通后,最后发现腾讯云最用心也最有信心。” 邓声志说。在与腾讯云确定合作意向后,双方经过300多天的研发迭代、200余次的技术讨论。随着算法的不断优化,腾讯云针对富驰高科推出的一系列定制化功能,比如缺陷迁移、分级标定、光度立体等,也解决了此前没有解决的问题。

     通过与腾讯优图的合作,如今,富驰高科的手机摄像头质检中,几秒就能完成对目标零件数十个大小点位的采图、分析、分类的工作,而原来人工质检则需要一分钟,腾讯优图AI质检效率和准确度上已经明显高于人工质检水平。
责任编辑:王阳
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