需求與挑戰(zhàn)

        國家政策：我國十四五規(guī)劃明確指出，瞄準(zhǔn)人工智能、量子信息、集成電路等前沿領(lǐng)域，實施一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性的國家重大科技項目。同時深入實施智能制造和綠色制造工程，發(fā)展服務(wù)型制造新模式，推動制造業(yè)高端化智能化綠色化。
        當(dāng)前痛點：

• 傳統(tǒng)機(jī)器視覺和人工質(zhì)檢方式，無法滿足制造行業(yè)提質(zhì)降本增效的需求
• 人工質(zhì)檢——高達(dá)10%人力投入質(zhì)檢，人工成本高；人工質(zhì)檢覆蓋率低，速度慢，標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一；檢測易疲勞，漏檢率波動明顯，事后檢測問題發(fā)現(xiàn)晚，修復(fù)成本高。
• 傳統(tǒng) AOI 質(zhì)檢——光學(xué)環(huán)境要求高（光線、角度等），準(zhǔn)確率難提升（最高80%），對人工復(fù)檢依賴大，抗噪性差；開發(fā)適配難
• 適應(yīng)性弱；檢測準(zhǔn)確率取決于可量化的標(biāo)準(zhǔn)制定，不會持續(xù)性自動學(xué)習(xí)改善，經(jīng)驗無積累，大規(guī)模推廣難。

工業(yè)AI質(zhì)檢方案

        打造“設(shè)備生產(chǎn)運行+模型開發(fā)迭代”雙循環(huán)一站式解決方案

        工位質(zhì)檢工作流程閉環(huán)：

        成像子系統(tǒng)主要用于對需要質(zhì)檢的產(chǎn)品進(jìn)行拍照，并將圖像傳給工控機(jī)再由工控機(jī)傳給AI推理子系統(tǒng)；

        在AI推理子系統(tǒng)完成圖片特征分析，并將分析結(jié)果返回給工控機(jī)；

        在工控機(jī)上通過視覺軟件呈現(xiàn)推理結(jié)果，并根據(jù)設(shè)定的規(guī)則判定是否有缺陷，并下達(dá)指令給產(chǎn)線PLC來控制產(chǎn)線自動化機(jī)構(gòu)的動作(比如在發(fā)現(xiàn)缺陷時使用報警燈、蜂鳴器等，OK則正常往下游走)，檢測流程可與工廠固有的MES做信息對接。

        模型迭代升級流程閉環(huán)：

        在初次部署時以及在換線時，可能需要增量樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練，此時AI推理子系統(tǒng)將相關(guān)的圖片傳給AI訓(xùn)練子系統(tǒng)，在后者完成特征標(biāo)注和模型訓(xùn)練并將優(yōu)化后的模型發(fā)給AI推理子系統(tǒng)部署

方案優(yōu)勢

•  一站式交付——端到端解決方案，含AI的部署、運維與迭代升級;；成熟場景開箱即用，5人天/10工位部署，部署速度快，并且部署過程中采圖和算法優(yōu)化均不需要停線。
• 快速換線——圖形界面操作、零代碼、賦予企業(yè)自主運維能力，產(chǎn)線操作員易掌握，；可小樣本訓(xùn)練，快速完成模型迭代，新產(chǎn)品型號快速上線，換線時算法迭代速度快，設(shè)計排產(chǎn)計劃更容易。
• 成熟經(jīng)驗——算法模型與中科院合作訓(xùn)練，已經(jīng)過長期驗證，準(zhǔn)確率可信，調(diào)優(yōu)時間短。