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云端融合機(jī)器視覺在工業(yè)質(zhì)檢上的再進(jìn)化

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人工智能機(jī)器視覺技術(shù)在質(zhì)檢領(lǐng)域的應(yīng)用,為工業(yè)流水線帶來了精準(zhǔn)度高、速度快、穩(wěn)定性高、信息集成與留存等明顯的優(yōu)勢,幫助企業(yè)可以更好地進(jìn)行質(zhì)量和成本控制。而且現(xiàn)在的機(jī)器視覺已經(jīng)不僅僅在工廠端,其已經(jīng)成為一個(gè)云端融合的系統(tǒng),持續(xù)地推動工業(yè)的升級。

作者|王聰彬

在工廠里,工作崗位有很多,質(zhì)檢員就是其中一種。質(zhì)檢員需要負(fù)責(zé)公司所有物資、產(chǎn)品、設(shè)備的質(zhì)量檢查,這就需要熟悉并理解產(chǎn)品圖紙、工藝、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、性能及使用要求等,可以說質(zhì)量管理是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,也是企業(yè)品牌和市場競爭力的關(guān)鍵。

制造業(yè)在生產(chǎn)上一直在不斷的發(fā)展,在質(zhì)檢上也不例外,人工檢測不可避免還是會出現(xiàn)不良品,而且耗時(shí)長,效率低等問題。

隨著人工智能機(jī)器視覺技術(shù)在質(zhì)檢領(lǐng)域的應(yīng)用,為工業(yè)流水線帶來了精準(zhǔn)度高、速度快、穩(wěn)定性高、信息集成與留存等明顯的優(yōu)勢,幫助企業(yè)可以更好地進(jìn)行質(zhì)量和成本控制。而且現(xiàn)在的機(jī)器視覺已經(jīng)不僅僅在工廠端,其已經(jīng)成為一個(gè)云端融合的系統(tǒng),持續(xù)地推動工業(yè)的升級。

當(dāng)機(jī)器視覺遇上工業(yè)質(zhì)檢

據(jù)MarketsandMarkets發(fā)布的研究報(bào)告顯示,2020全球機(jī)器視覺市場規(guī)模為107億美元,到2025年,該市場將增長至127億美元。預(yù)測期內(nèi)(2020—2025年)的年復(fù)合增長率為13.6%。

全球機(jī)器視覺市場增長主要有以下四大驅(qū)動力:一、工業(yè)質(zhì)量檢查和自動化需求;二、視覺引導(dǎo)機(jī)器人系統(tǒng)需求;三、3D機(jī)器視覺系統(tǒng)的不斷采用;四、混合動力和電動汽車的生產(chǎn)的增加。

其中機(jī)器視覺在工業(yè)上應(yīng)用領(lǐng)域廣闊,核心功能包括:測量、檢測、識別、定位等。產(chǎn)業(yè)鏈可以分為上游部件級市嘗中游系統(tǒng)集成/整機(jī)裝備市場和下游應(yīng)用市常上游包括:光源、鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件等軟硬件提供商;中游包括:集成和整機(jī)設(shè)備提供商;下游包括:電子制造行業(yè)、汽車、印刷包裝、煙草、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、紡織、交通等領(lǐng)域。

中科創(chuàng)達(dá)CTO鄒鵬程表示,工業(yè)質(zhì)檢是機(jī)器視覺在工業(yè)應(yīng)用中較早的領(lǐng)域,在發(fā)展上也有著組織、文化、產(chǎn)品三大挑戰(zhàn),這就需要打造面向服務(wù)的平臺型組織,打造以技術(shù)為本的開放文化,最重要的是打造一套融合系統(tǒng)解決機(jī)器視覺在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。

因?yàn)槲磥砀嗍钱悩?gòu)分布計(jì)算的場景,所以系統(tǒng)架構(gòu)應(yīng)該是終端和云端一致的體系,也就是融合系統(tǒng),通過同一個(gè)代碼就可以實(shí)現(xiàn)所有的運(yùn)行和部署,不需要考慮在端側(cè)還是云側(cè)。

云端的融合ADC系統(tǒng)

成立于2008年的中科創(chuàng)達(dá)致力于提供卓越的智能操作系統(tǒng)產(chǎn)品、技術(shù)及解決方案,主要擁有智能系統(tǒng)、智能物聯(lián)、智能汽車、AI&視覺四大業(yè)務(wù)板塊。

2018年中科創(chuàng)達(dá)推出了基于人工智能和智能視覺技術(shù)的中科創(chuàng)達(dá)智慧工業(yè)ADC (Automatic Defect Classification) 系統(tǒng),將AI技術(shù)賦能傳統(tǒng)工業(yè),提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品良率,助力傳統(tǒng)制造企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

ADC系統(tǒng)包含缺陷自動化分類、新產(chǎn)品迭代數(shù)據(jù)清洗、業(yè)務(wù)作業(yè)員認(rèn)證三個(gè)子系統(tǒng),從作業(yè)員技能認(rèn)證、數(shù)據(jù)集更新到新產(chǎn)品導(dǎo)入,貫穿工業(yè)檢測的整個(gè)生命周期,有效幫助制造企業(yè)減少75%的工作量,產(chǎn)能提升35倍。相比人工檢測,漏檢率下降3%,準(zhǔn)確率提升99%。

ADC系統(tǒng)采用云端一體架構(gòu),通過底層基礎(chǔ)設(shè)施、ML框架、Amazon SageMaker封裝組合,構(gòu)建上層的ADC系統(tǒng)。

云端融合 機(jī)器視覺在工業(yè)質(zhì)檢上的再進(jìn)化

鄒鵬程表示,ADC系統(tǒng)在2019年開始一期第一階段的研發(fā),最初為私有化部署,并非云方案,經(jīng)過了半年的開發(fā)測試,準(zhǔn)確率達(dá)到了90%。由于私有化需要部署在各地工廠端,帶了很大的成本壓力,而且疫情期間很難進(jìn)行實(shí)地部署,所以在一期第二階段,開始在AWS上進(jìn)行試點(diǎn),并使用Amazon SageMaker。

在與Amazon SageMaker集成后ADC系統(tǒng)具備了四大特點(diǎn):第一、上手容易:大大降低簡易算法開發(fā)的難度,工具鏈完善,上手的速度非???;第二、開發(fā)快速:使用組件快速、輕松地構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,在控制臺即可將模型部署到安全、可擴(kuò)展的環(huán)境中;第三、算法靈活:支持主流的TensorFlow、PyTorch、Keras、xnet等框架,提供常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,支持自定義算法;第四、功能強(qiáng)大:一體式機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境,高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,實(shí)驗(yàn)管理和跟蹤,強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模型監(jiān)控等。

讓行業(yè)應(yīng)用發(fā)揮更大作用

ADC系統(tǒng)有三種部署模式,第一、私有化部署,即在工廠端;第二、云端部署,即部署在AWS上;第三、分布式部署,端側(cè)部署ARM服務(wù)器和AWS IoTGreengrass邊緣計(jì)算等,云側(cè)部署Amazon SageMaker的組合。

在效果上,ADC系統(tǒng)在一家LCD液晶屏企業(yè)中應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了檢測時(shí)間從3.5/張到小于0.1秒/張,準(zhǔn)確率從85%到大于99%,人員從100人降低到小于25人,工作量減少了75%,漏檢率下降到3%以內(nèi)。

目前ADC系統(tǒng)已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用,第一、汽車行業(yè),例如表面涂膠檢測、車身板件裝配檢測等;第二、電子產(chǎn)品行業(yè),例如PCBA電路板檢測、外觀缺陷檢測、包裝缺陷檢測等;第三、化妝品行業(yè),例如包裝缺陷檢測、灌裝液位檢測、標(biāo)簽損壞檢測等。

在與AWS的合作上,其實(shí)中科創(chuàng)達(dá)最早是自己做模型的訓(xùn)練、分發(fā)等工作,在過程中也認(rèn)識到自己的核心價(jià)值是操作系統(tǒng)和之上的算法,所以轉(zhuǎn)向Amazon SageMaker可以輕松地獲得機(jī)器學(xué)習(xí)能力,例如彈性Notebook、實(shí)驗(yàn)管理、自動模型創(chuàng)建、模型調(diào)試分析,以及模型概念漂移檢測等能力。

AWS中國區(qū)生態(tài)系統(tǒng)及合作伙伴部總經(jīng)理汪湧也提到和中科創(chuàng)達(dá)合作的三大戰(zhàn)略意義,第一、AWS在集成電路領(lǐng)域的應(yīng)用,第二、Amazon SageMaker落地中國,為中國企業(yè)提供集成化的人工智能環(huán)境,幫助企業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)型;第三、傳統(tǒng)視覺技術(shù)到云上的轉(zhuǎn)型。

在Amazon SageMaker和合作之后,AWS也將和中科創(chuàng)達(dá)在汽車、晶片等行業(yè)進(jìn)行拓展,在新基建的框架下,通過技術(shù)幫助合作伙伴在行業(yè)應(yīng)用上發(fā)揮更大的作用。


名稱欄目:云端融合機(jī)器視覺在工業(yè)質(zhì)檢上的再進(jìn)化
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