AI檢測讓殘次品無處遁形

2019年11月26日 8:8 2501次瀏覽 來源:   分類: 稀土   作者:

導讀:   日前,在內蒙古包頭稀土應用產業園區包頭永真靜平磁性材料科技有限公司(以下簡稱“永真靜平”)車間內,一臺AI智能質檢機器人正在緊張工作,隨著光電的閃爍,AI智能質檢機器人將該公司生產的稀土扁平磁鋼成品分為合格、不合格兩類,分傳到不同區域,一批產品的檢測很快完成。

日前,在內蒙古包頭稀土應用產業園區包頭永真靜平磁性材料科技有限公司(以下簡稱“永真靜平”)車間內,一臺AI智能質檢機器人正在緊張工作,隨著光電的閃爍,AI智能質檢機器人將該公司生產的稀土扁平磁鋼成品分為合格、不合格兩類,分傳到不同區域,一批產品的檢測很快完成。

對于人工智能檢測效果,永真靜平總經理劉靜相當滿意,“我們經過測試,發現比起其他機器設備,AI智能質檢機器人完全可以跟人眼媲美。這樣的話,機器挑完了我們就可以直接發貨了。”

科學界2012年~2016年發生了一場革命,基于深度學習的AI技術獲得了重大突破,引領全球進入了第四次工業革命。人工智能對工業的主要作用是使生產力倍增,也就是經常說的“賦能”概念。

AI賦能工業從2016年之后,一直是全球高科技競爭的熱點,誰贏得了AI,誰就贏得了未來的競爭。

“AI賦能工業,必須突破算法精度問題和光學成像問題。”崔忠偉說。在AI算法精度方面,過去的計算機視覺屬于自動化技術,是基于程序和邏輯的,面對工業外觀質檢任務,存在技術不通用、檢測精度嚴重不足等兩大不足。

工業質檢追求零缺陷,通常我們理解為萬分之一或十萬分之一的精度要求,那么AI算法怎么才能突破精度這個難點技術呢?“尋找容量合適的非線性模型是關鍵。”崔忠偉說。所謂的容量就是神經網絡的深度(層數或階數)和寬度(卷積核數量),以便AI模型高精度地表達工業質檢任務。同時,受現有算力GPU的限制,他還突破了“模型的效率優化瓶頸”,最終讓AI大腦具備了高精度和強大的生產力。

光學成像方面,工業成像不同于自然界成像,自然界成像大多為材料吸收率或者反射率成像,根據材料表面反射的光線不同,像的灰度就會不同。工業品通常由同一種材料組成,對光的吸收率相同,無法對工業表面缺陷成像,必須在專門設計的光線下才能完整地體現眾多種類的缺陷,“這就是我們經常說‘工業視覺靠AI起飛,但卻要靠光學技術落地’。”崔忠偉笑著說道。

崔忠偉博士帶領團隊通過對各種工業表面進行深入的科學分析,抽象出工業表面的共同特征,即表面地貌的統計規律,并根據統計學結論進行精確打光的科學研究,最終研發出適用于所有工業表面的精確照明技術,同時也深入研究了成像光學,設計采像打光二合一光學方案,最終把所有缺陷都表現出來,再利用AI大腦的能力,請AI視覺真正追上人類,通過機器換人,實現生產力倍增。

“我們團隊在AI大腦和通用光學兩個關鍵技術上取得了成就,并申請了核心專利,尤其是我們AI工業視覺技術至少領先全球同行兩年時間。”崔忠偉自豪地說。

目前,AI視覺技術已經落地,廣泛應用于稀土永磁產品、3C殼體等等工業領域,值得高興的是,包頭作為稀土永磁產業聚集地,率先應用了AI質檢技術,已有永真磁業、天和磁業、恒宇磁源三家企業引入AI技術,實現了質檢生產力倍增,引領了全國的AI應用。

(李寶樂)

責任編輯:周大偉

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