賦能工業(yè)智造 美云智數(shù)AI質檢產(chǎn)品助力企業(yè)轉型升級

　　隨著 AI 技術的逐漸成熟，越來越多的企業(yè)希望通過 AI 技術創(chuàng)新助力企業(yè)更快更好地發(fā)展。當前，AI正推動工業(yè)生產(chǎn)、倉儲、決策、質檢等多個環(huán)節(jié)的智能化轉型。其中，AI質檢作為工業(yè)最關鍵的環(huán)節(jié)，其AI化的改變被寄予厚望。

　　為解決傳統(tǒng)質檢存在的局限性，更好地提高企業(yè)生產(chǎn)效率，降低企業(yè)成本，美云智數(shù)AI質檢產(chǎn)品應運而生。美云智數(shù)AI質檢產(chǎn)品基于美的集團將AI與大數(shù)據(jù)技術結合的AI云平臺，可在圖像分類、物體檢測、OCR文本識別等方面提供軟硬件一體化解決方案，更多地賦能工業(yè)質檢應用場景。

　　傳統(tǒng)質檢存在局限性

　　在傳統(tǒng)工業(yè)流程中，人力成本高、危險性大、無意義的勞動過多等難點長期存在，傳統(tǒng)制造企業(yè)的轉型升級勢在必行。

　　質檢是內控的剛需，然而傳統(tǒng)的質檢模式存在許多局限性：一方面，人工質檢準確性低，而且檢測速度慢、穩(wěn)定性差，容易影響整個生產(chǎn)過程的效率；另一方面，人工檢測延時性，當大量作業(yè)產(chǎn)品需要轉運，中轉的倉儲時間，難以第一時間發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品質量問題；與此同時傳統(tǒng)質檢存在質量檢測的人力成本高，招工難及人員離職率高等問題。

　　人力成本高、效率低、穩(wěn)定性低等種種問題，對傳統(tǒng)工業(yè)流程提出了挑戰(zhàn)。與此同時，AI迅速在各行各業(yè)“開花結果”，如何合理應用AI的能力，提升制造業(yè)的生產(chǎn)效率，通過創(chuàng)新產(chǎn)生更大的價值，成為整個行業(yè)思考的議題。在數(shù)字化轉型趨勢的促使下，傳統(tǒng)制造企業(yè)的AI化、網(wǎng)聯(lián)化升級被提上日程?！　?br/>
　　AI應用潛力加速釋放

　　全球最大的上市咨詢公司埃森哲在比較了AI對我國各個行業(yè)部門增加值增速的影響后，預計到2035年，制造業(yè)因AI的應用，其增加值增速可以提高2.0%左右，是所有產(chǎn)業(yè)部門中提高幅度最大的。

　　在工業(yè)質檢領域，AI應用潛力正在被加速釋放。據(jù)IDC發(fā)布《中國AI賦能的工業(yè)質檢解決方案市場分析》報告顯示，2019年的工業(yè)質檢市場份額達1.07億美元。報告指出，機器制造、電子制造業(yè)將有很大的AI應用潛力，其應用潛力在于車間預測性防護、產(chǎn)品質檢/分揀等。

　　相對于人工質檢來說，機器視覺檢測能夠更加精準的把關產(chǎn)品質量、降低生產(chǎn)成本，同時還可以24小時不間斷的工作，甚至可以在各種不適合人類工作的惡劣生產(chǎn)環(huán)境下實現(xiàn)高速在線檢測，檢測的準確度隨著模型訓練不斷提升。因此，隨著企業(yè)規(guī)模和產(chǎn)量的擴大，采用機器視覺系統(tǒng)替代人來完成產(chǎn)質量檢測工作具備極大的應用優(yōu)勢。

　　當前，合理應用AI的能力，降低人工成本、提升生產(chǎn)效率，成為整個行業(yè)需要解決的問題。

　　基于此現(xiàn)狀，以新一代人工智能、機器視覺技術為主導的工業(yè)質檢設備登上舞臺。AI如何助力工業(yè)質檢智能化？美的集團AI云平臺充分把握工業(yè)檢測領域的客戶核心需求，攜手美云智數(shù)從行業(yè)痛點入手研發(fā)解決產(chǎn)業(yè)痛點的AI質檢產(chǎn)品，正在以先進的AI工業(yè)視覺技術賦能工業(yè)領域，為生產(chǎn)線裝上“智慧眼”自動“揪”出產(chǎn)品缺陷。
 
　　美的AI之眼助力企業(yè)轉型升級 

　　美的集團全力構建基于 AI 技術，集數(shù)據(jù)采集、模型訓練、算法部署于一體的AI云平臺。除了具備工件標定、圖像定位及校準等功能外，通過部署優(yōu)化的深度學習訓練模型和預測模型，來縮短開發(fā)周期和成本，并提高設備的易用性與通用性。

　　據(jù)了解，普通的AI質檢產(chǎn)品受非標準的視覺應用場景影響較大。檢測環(huán)境與需求不同，例如需要進行不同角度的拍攝，環(huán)境亮度和表面曲率差異等，造成了幾乎每一個項目都需要定制方案（包括相機、光源、算法），還要進行大量的測試來驗證其可行性。將AI與大數(shù)據(jù)技術結合的AI云平臺，將所有視覺檢測終端設備通過網(wǎng)絡連接到云端，在云端實現(xiàn)圖像大數(shù)據(jù)的收集，并將這些數(shù)據(jù)在深度學習框架中予以訓練，從而獲得通用化特征參數(shù)與模型，實現(xiàn)敏捷、高性能的通用化缺陷檢測能力。

　　美云智數(shù)AI質檢產(chǎn)品采用一體化硬件平臺、一體化客戶端平臺、一體化云平臺構建“軟+硬”解決方案，形成整體合并，實現(xiàn)快速實施及可持續(xù)應用。

　　在對產(chǎn)品進行詳細介紹時，美的相關負責人表示，AI算法與模型基準庫及便捷的界面交互質檢場景優(yōu)先調用,模型升級迭代，系統(tǒng)引導配置，零基礎引導式完成模型訓練等相關設置。完善的軟件功能設計采用多組織工站管理，多點同測；模型自動更新精準識別；支持一鍵改判；檢測全程可追溯；缺陷預警及適配MES系統(tǒng)的設計。掃碼槍搭配OCR識別將條碼與AI質檢系統(tǒng)結合，OCR文本檢測識別，自動精準可控。智能報表數(shù)據(jù)分析多維度反饋產(chǎn)品質量，智能化預警與趨勢分析，助力客戶改善品質，改善閉環(huán)。

　　快速實施及可持續(xù)應用的產(chǎn)品亮點，體現(xiàn)于一體式可調節(jié)結構自動調節(jié)工業(yè)鏡頭；硬件可調節(jié)伸縮工藝，支持多品類混流場景，適應不同產(chǎn)線寬度及產(chǎn)品規(guī)格，提高質檢效率；此外智能分流配置實現(xiàn)不良品硬件設備氣壓桿剔除動作，智能分流；一體化管理及運維多個AI質檢設備點一體化管理，提供統(tǒng)一的運維服務。

　　據(jù)悉，目前美的集團的智能工廠內，絕大部分品質檢驗的崗位都替換成了AI智能檢驗，“去人工化”實現(xiàn)質檢流程全部自動化。

　　成效如何？據(jù)了解，美的集團內部外觀綜合檢測項?主要痛點在于柔性線易錯頻發(fā)且?眼易疲勞，?機多?多?檢測信息難?致，通過外觀 AI 視覺檢測降低物料?錯情況，有效避免后續(xù)影響。

　　套外箱AI質檢項?中，紙箱為總裝末端?檢測?序，柔性線現(xiàn)場?產(chǎn)轉型快，紙箱?錯及時識別難度?。通過紙箱LOGO AI 視覺檢測實現(xiàn)每臺logo?動核對，杜絕套錯箱?庫的情況。

　　紙箱噴墨 AI 質檢分為內機噴墨檢測和外機噴墨檢測兩部分。利用自研圖像識別算法對噴墨的外觀進行檢測，自動判定是否合格，單臺報警停線，數(shù)據(jù)實時上傳系統(tǒng)，避免人工抽檢覆蓋率不全，實現(xiàn)品質全面把控。

　　軸承座 AI 質檢項?通過采?視覺AI技術，識別軸承座的漏裝、反裝、裝歪等不良類型。對不良軸承座進?分揀剔除；項?上線后解決?前美的?軸承座AI質檢問題，全?提升質檢效果，積累美的質檢?研能?。

　　隨著人工智能技術的快速發(fā)展以及中國對先進制造的重視，美云智數(shù)AI質檢產(chǎn)品基于美的集團將AI與大數(shù)據(jù)技術結合的AI云平臺，將在圖像分類、物體檢測、OCR文本識別等方面提供軟硬件一體化解決方案，更多地賦能工業(yè)質檢應用場景，賦能傳統(tǒng)制造企業(yè)轉型升級。（中國工業(yè)報 曹雅麗）

　　轉自：中國工業(yè)新聞網(wǎng)

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