怎樣利用人工智能來(lái)進(jìn)行工業(yè)質(zhì)檢

近期，由人工智能獨(dú)角獸深蘭科技研發(fā)的工業(yè)質(zhì)檢智能設(shè)備已經(jīng)落地在汽車制造廠商、芯片制造廠商、鐘表制造廠商、醫(yī)療器械制造廠商、布匹制造廠商等3C電子制造廠商的近15個(gè)領(lǐng)域，為中國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)貢獻(xiàn)力量。芯片瑕疵監(jiān)測(cè)傳統(tǒng)工業(yè)質(zhì)檢為何需要智能化升級(jí)？

深蘭科技工業(yè)質(zhì)檢項(xiàng)目負(fù)責(zé)人表示，基于人工智能深度學(xué)習(xí)算法，深蘭智能質(zhì)檢設(shè)備是由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的、自發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)，擁有推理機(jī)制，自適應(yīng)的完成最優(yōu)特征提取以及判決條件最優(yōu)化，訓(xùn)練完成后可以隨數(shù)據(jù)完備進(jìn)一步進(jìn)化，通過(guò)圖像處理算法自動(dòng)生成訓(xùn)練樣本，避免重復(fù)搜集相似圖片，可有效解決數(shù)據(jù)量問(wèn)題，兼具易用性和成長(zhǎng)性，能夠通過(guò)敏捷開(kāi)發(fā)，并快速響應(yīng)客戶定制化需求。目前，除了軟件算法，深蘭科技硬件智能質(zhì)檢設(shè)備隊(duì)伍正在逐步壯大，包括深蘭質(zhì)檢一體機(jī)、深蘭AI質(zhì)檢現(xiàn)場(chǎng)推理模塊（“小火種”）、深蘭AI-OCR字符識(shí)別一體機(jī)等軟硬件結(jié)合產(chǎn)品，進(jìn)一步提升了工業(yè)質(zhì)檢的效率，加速了工業(yè)智能化升級(jí)。

目前，深蘭科技智能質(zhì)檢設(shè)備已廣泛應(yīng)用在組裝件AI檢測(cè)、平面產(chǎn)品線上質(zhì)檢、機(jī)加工件螺釘螺栓打孔AI檢測(cè)、自動(dòng)堆垛系統(tǒng)及人工智能分揀系統(tǒng)、PCB印制板線路及錫焊工藝質(zhì)檢、LED燈珠檢測(cè)、金屬及其他材料的外觀缺陷檢測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域，為傳統(tǒng)制造企業(yè)節(jié)約了人工成本、提升了工作效率。

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人表示，深蘭科技工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)先進(jìn)，在配備小火種等相關(guān)核心硬件情況下，經(jīng)檢驗(yàn)，運(yùn)用到手表、3C等不良品檢測(cè)中，可以快速識(shí)別產(chǎn)品表面存在缺陷的不良品，并結(jié)合產(chǎn)線自動(dòng)化，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)歸類，僅60張學(xué)習(xí)圖片，即可達(dá)到98%準(zhǔn)確率，而用300張圖片即可保證99%以上準(zhǔn)確率。

當(dāng)前，中國(guó)制造正從“制造大國(guó)”向“制造強(qiáng)國(guó)”轉(zhuǎn)型升級(jí)，人工智能、機(jī)器視覺(jué)作為實(shí)現(xiàn)中國(guó)制造2025的核心技術(shù)正處于制造產(chǎn)業(yè)的風(fēng)口浪尖，越來(lái)越多的現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)商，正在使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，檢查工業(yè)產(chǎn)品的問(wèn)題，提升質(zhì)量。

基于此現(xiàn)狀，以新一代人工智能、機(jī)器視覺(jué)技術(shù)為主導(dǎo)的工業(yè)質(zhì)檢設(shè)備登上舞臺(tái)。AI如何助力工業(yè)質(zhì)檢智能化？作為人工智能領(lǐng)域領(lǐng)先企業(yè)，深蘭科技充分把握工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域的客戶核心需求，從行業(yè)痛點(diǎn)入手研發(fā)了系列解決產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)的技術(shù)和產(chǎn)品，以先進(jìn)的AI工業(yè)視覺(jué)技術(shù)正在賦能工業(yè)領(lǐng)域。

相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)每天在產(chǎn)線上進(jìn)行目視檢查的工人超過(guò)350萬(wàn)，其中僅3C行業(yè)就超過(guò)了150萬(wàn)人。這些質(zhì)檢人員每天都要花費(fèi)大量的時(shí)間去判斷工業(yè)零件的質(zhì)量，不但有害員工視力，還會(huì)存在速度和穩(wěn)定性差等問(wèn)題，對(duì)檢測(cè)效率和質(zhì)量造成影響。同時(shí)，傳統(tǒng)的工業(yè)質(zhì)檢方法是通過(guò)實(shí)驗(yàn)，人工用放大鏡、顯微鏡等多種工具選取亮度、顏色、尺寸、形狀等特征及其參數(shù)來(lái)設(shè)計(jì)判決規(guī)則，僅可判別定量缺陷檢測(cè)、無(wú)法自適應(yīng)，泛用性低，并且人工成本高。另外，在中國(guó)GDP超越日本后，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換已經(jīng)成為了大勢(shì)所趨。但是在轉(zhuǎn)換的過(guò)程中，客戶能夠選用的武器卻過(guò)于陳舊和過(guò)時(shí)，傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)已經(jīng)發(fā)展了幾十年，制造業(yè)在需求存在的情況下，依然有80%甚至90%的視覺(jué)智能化空白，說(shuō)明以往的方案限制性太高，成本太高，實(shí)施方案過(guò)于復(fù)雜。