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以“智”为眼,腾讯云智能工业AI质检加速智造推进

2022/8/5    来源:e-works    作者:e-works  贺熙鲁      
关键字:腾讯云智能  工业AI质检  
传统人工检测因诸多问题难施拳脚,工业AI质检技术克服了人工局限,具备多项优势,已成为制造业质量检测的最佳选择。
       随着工业发展和自动化程度的提高,制造企业对质量检测提出了更严格的要求。传统人工检测在招工难、培训成本与工人流失率较高等问题前难施拳脚,且检测质量易受人为因素影响。工业AI质检技术克服了人工质检的局限,具备低成本、高精准度等优势,已成为制造业质量检测的最佳选择。

捉襟见肘,传统人工质检难担智造大任

       传统人工质检效率较低,且近年来人口红利逐渐下降,制造企业普遍面临招工困难、工人的培训成本、工人流失率高等挑战。依赖人工质检的企业应对产品换型时需持续投入资金,甚至可能需要进行设备改造。不同工作环境(如对温度、光线、操作技术等有特定要求)、质检工作中需要处理的庞大数据、结构复杂零部件的缺陷或微小的瑕疵,都让人工质检力不从心。

       随着数字化转型的推进,在制造业产品生产过程中,产品质检将涉及到比以往更多数量、种类零部件的识别、检测等操作,相应的产品质检对检测准确性、灵活性、成本管控等方面有严苛需求。部分质检工作还涉及到如物理强度、化学性质等指标,人工质检因受人力限制而难以精准、高效地完成对这些复杂指标的检测。同时,在部分行业中可能存在有对人体有害的工作场景,人工质检存在风险。

面面俱到,工业AI质检为精益制造添砖加瓦

       相比传统人工质检,工业AI质检凭借高精准性,能快速定位并提取缺陷细节,避免了错检、漏检;低成本、高灵活度的优势使AI质检得以补齐人力缺口,为企业减轻人力与技术负担;深度学习能力则让AI质检得以更好地适应不同行业、不同企业,并帮助企业改良生产工艺及流程。另外,AI能高效测试、辨识如声音、温度、物理强度、化学性质等复杂指标,在复杂甚至是对人体有害环境下,AI质检能代替人工质检,在高效完成工作的同时降低企业用工风险,也为企业节省了人力成本。

       以外观检测为例,在不同产线,工业AI质检以多光源、多角度对产品拍摄多组高分辨率的照片,更好地呈现细节。同时,工业AI质检能保持相同产品在不同工位、不同产线上的成像一致性(指成像调整好后,将设备批量复制时,能够保持图片成像一致的程度),以保证质检效果。基于成像结果,工业AI质检对产品的各类缺陷进行分类、识别、分割等工作,能划分多个缺陷类型,如裂纹、划伤、脏污、缺损、变形、毛刺、异色等,并能准确识别与分辨,提升质检效率,降低漏检率。
 
实践出真知,工业AI质检落地案例

       以3C行业为例,随着关于工业AI质检逐步标准化,目前已有多个知名3C制造企业在产品外观检测中应用了工业AI质检,工业AI质检在探索智造新领域的历程中留下了一个个坚实的脚印。

       (1)工业AI质检技术在宁德时代动力电池若干工序中的应用

       宁德时代新能源科技股份有限公司,是新能源创新科技公司,为全球新能源应用提供解决方案和服务。

       宁德时代将工业AI质检技术引入到动力电池若干工序中的安全判断环节,通过运用AI分析综合判定产品的质检结果。宁德时代在应用工业AI质检技术时采用了“融合增强+视觉学习+特性适配”三位一体的综合解决方案,并推动在工业场景使用“2D+3D”多模态融合 技术解决动力电池若干工序中的外观质检难题,在生产制造环节取得了提质、降本、增效的成果,实现算法对人工检测的辅助和替代。

       为了应对日益复杂的制造工艺和满足高质量的产品需求,宁德时代在2020年提出了“极限制造”的理念。面对“极高的质量要求,极复杂的工艺流程,极快的生产速度”三大挑战,宁德时代运用以人工智能为关键能力的智能制造使能技术,建立了极限制造体系架构,打造以智能制造平台为核心,多平台多系统深度交互的工业化和信息化融合生态平台,支撑极限制造目标的实现。

       在锂电池的生产工序中,前段工序及中段卷绕,支持高速在线生产,每道工序生产完后,人眼无法检测,必须自动化设备智能质检;中段、后段工序及包装段工序,早期采用人工肉眼检测,面临人员招聘和培训流程长、人工检测不稳定性等问题。应用AI质检技术后,显著增强效率。

       宁德时代在工业AI质检环节中,已经应用了2D缺陷检测、3D缺陷检测、边缘分割、匹配算法,对齐算法,深度判断,校正算法等重要AI算法。

       (2)AI质检+自动化,舜宇光学高效完成质检任务

       浙江舜宇智能光学有限公司,是综合光学零件及产品制造商。公司专业从事光学及光电相关产品设计、研发、生产及销售,主要产品包括三大类:光学零组件、光电产品、光学仪器。

       手机摄像头是舜宇光学的主要产品之一。在摄像头模组外观检测中,舜宇光学引入工业AI质检技术,通过拍摄产品多种视角、分析产品外观质量,设定判定准则,辨别缺陷种类、确定产品的合格情况。

       在舜宇光学AI质检设备的运行流程中,包括如下环节:在进料输送机和进料仓位就位后,托盘进入上料输送机,通过双视觉定位取料并逐个上料至旋转吸盘模组,通过双搬运模组交叉运行至顶面检测工位,通过四轴联动,检测顶面和4个侧面外观,通过下料模组取料,并交叉运行至底面检测工位,通过三轴联动检测底面外观,外观全部检测完成后,对合格品和不合格品进行分类,将合格品通过托盘下降至出料运送机,出料运送机及出料仓位完成相关操作。
 舜宇光学摄像头模组外观检测中的工业AI质检设备示意图
图1 舜宇光学摄像头模组外观检测中的工业AI质检设备示意图

       (3)10倍提升,工业质检AI助富驰高科降本增效

       上海富驰高科技股份有限公司,是一家金属粉末注射成型(MIM)产品专业制造商,经过20多年的发展,富驰高科的产品目前已在消费电子、医疗、汽车、航空航天等领域获得广泛的市场应用。

       摄像头支架外观质检中有很多痛点,包括质检环节需要配备大量人力,人力成本消耗大,工人招聘及培训困难,人员流动性大;产品更新替代频率高,生产工期赶;质检质量要求高。

       富驰高科将工业AI质检技术引入“摄像头支架外观检测”中,通过运用AI分析,分析产品外观,通过80多个不同外观拍摄视角,综合判定产品的质检结果。

       在富驰高科的“摄像头支架外观检测”中,通过采用多轴联动与深度学习的一站式工业AI质检一体机,提升良率与节省运营成本。

       工业AI质检解决方案,通过高度柔性组合光配合多轴高速联动控制,能够灵活快速获取立体工件全方位细节图像;支持人工上下料或利用机器人上下料,满足前期试产抽样、后期量产全检的定制化检测需求;兼容多类产品,产品换型只需设计相应夹具,无需设备改造,大大节省硬件投入成本;保证工位多机台数据高度一致,克服工业AI的小样本及模型迁移问题,通过配备远心镜头及背光源,测量精度达0.02mm。

       在算法模型部署应用方面,采用TNN进行模型加速,在系统架构上通过把算法PPL模块化,并行化,异步化。通过智能调度,在有限算力资源下,提升整体性能,同时节约硬件成本。

       富驰高科应用工业AI质检解决方案,每个产品的质检时间仅需4秒。在这4秒内,从80多个角度拍摄产品,并对这80多张图片进行处理,得出质检结果。产线漏检率大幅降低,每年节省成本超过数千万元。

铸就新智造,腾讯云智能为制造指明AI方向

       在这些实践案例中,腾讯云智能逐渐打磨出软硬一体的一站式AI质检仪。其中,腾慧飞瞳AI质检仪是面向3C行业的缺陷检测解决方案,包含模型训练和预测服务,用AI智能化决策辅助或代替人工,解决制造业外观检测自动化的瓶颈问题。基于腾讯云智能及优图实验室的技术能力,根据工业企业产品外观缺陷检测需求,量身定制AI算法模型。该方案采用软硬一体交付模式。

       在技术方面,腾慧飞瞳实现了四大突破:
       (1)光度立体成像多角度刻画瑕疵形态,让肉眼难辨的缺陷一览无余;
       (2)得益于深度学习领域前沿算法,腾慧飞瞳仅需少量样本,即可形成高效模型,精准检测十余种产品缺陷;
       (3)依托无监督校准匹配及自动增强技术,算法模型可以稳定部署于多台机器,实现AI质检规模化落地:
       (4)工业AI质检平台,用于快速搭建质检解决方案,只需交付人员进场采图,即可快速达到质检指标要求,实现交付效率提升和成本降低。

       在硬件方面,腾讯云智能联合生态伙伴实现多维度创新:
       (1)复合光源、多轴联动能让机器360度自由定位工件表面任意位置,全方位多角度无死角捕捉缺陷;
       (2)高速飞拍将每个点位的平均检测速度优化至0.2s以下,极大提高检测效率;
       (3)一机多容,通过更换夹具即可完成多类产品适配,产线改造成本大大降低;
       (4)多工位并行采集,促进产能大幅提升。

       腾讯云智能的工业AI质检平台以腾讯优图在工业质检领域的丰富经验与技术研究积累作为坚实基础,操作便捷、效果领先。

       腾讯云智能工业AI中台则能够助力制造企业实现质检结果与设备的统一监控管理,实时获取产线整体与各机台的质检情况,辅助产能调整与工艺优化,帮助用户快速创建、部署工业AI应用,管理全周期AI解决方案。
 腾讯云智能腾慧飞瞳AI质检仪
图2 腾讯云智能腾慧飞瞳AI质检仪

       备受瞩目,腾讯云智能在工业AI质检领域成绩斐然。在本次由e-works数字化企业网举办的“第十一届中国智能制造高峰论坛暨第十九届中国智能制造岁末盘点颁奖典礼”上,腾讯云智能获评“2021中国智能制造工业质检杰出供应商”,腾慧飞瞳AI质检仪则荣获“2021年度中国智能制造优秀推荐产品”奖项。

规矩成方圆,工业AI质检标准化至关重要

       工业AI质检具备的多种优势为更多制造企业提供了新的质检模式, 而企业如果想成工业AI质检之“方圆”,便需要相应的“规矩”,即工业AI质检标准化。

       为保证工业生产流水线快速、准确、稳定,工业AI质检的硬件设备应满足工业生产制造通用性要求。工业AI质检软硬件接口及协议标准化,是保障工业AI质检系统服务的基础。对于工业AI质检而言,软硬件结合是获得良好质检效果的重要前提条件,不同行业的制造企业采用的设备接口与协议各不相同,工业AI质检在应用过程中可能会出现与现有接口或协议不兼容、质检结果与预期偏差较大等问题。因此,只有明确工业质检的软硬件接口定义,互通协议标准化,才能够实现工业AI质检应用的规模化部署和实施,同时需要保证工业AI质检运行及监控软件的标准化以保障工业AI质检正常稳定运行。 

       除此之外,工业AI质检机器学习平台,是工业AI质检技术实施的核心单元。实现工业AI质检机器学习平台的标准化,能进一步强化工业AI质检的学习能力与适应性,提升数据处理与模型构建能力。与任何信息技术相同,工业AI质检的安全性是一道至关重要的 “防火墙”。工业AI质检应用领域较高级别的安全防护,可以更好的支撑工业AI质检服务规模化部署和实施,从安全角度考虑,工业AI质检的服务应用应部署在工业企业的内网中。

       以对产品外观检测有严格要求的应用场景为例,工业AI质检在实现规模化部署后,在应对不同应用场景时,可能会因各行业标准、产品外观要求不一而导致质检结果与预期存在偏差。这时便需要标准化的工业AI质检硬件接口与协议,增强工业AI质检硬件设备对不同行业、企业的兼容性,并在实际应用中使用标准化的工业AI质检运行及监控软件,确保质检顺利进行,及时处理问题或故障,并将相关数据反馈到工业AI质检学习平台,让工业AI质检“学会”如何应对此类问题。同时,对工业AI质检数据进行分类、分级,加强对工业AI质检安全的管理,以覆盖广、可靠的安全防护技术保证工业AI质检安全的标准化。

       目前业界已经开展了AI机器视觉领域的研究,AI机器视觉技术,以图像视频作为输入,通过对图像数据的标注、建模,和模型训练,形成对图像的分析判断。在国内外多个标准组织中,已经有标准和相关研究,所涉及的领域,包括机器视觉编码、3D机器视觉、边缘计算等。
 部分工业AI质检领域在研标准项目情况
图3 部分工业AI质检领域在研标准项目情况

       然而,目前一些标准并未聚焦于工业质检领域,或未结合具体的应用案例及技术内容,提出明确的要求;部分标准对于工业AI质检落地过程中的一些关键要素尚未定义,特别在检测设备的各项硬件技术要求、数据管理、AI模型构建、云边端应用部署方面,仍需要进一步标准化。这些都影响了工业AI质检产业生态的规模化发展。

       为了支持工业AI质检技术的规模化应用,需要进一步推动工业AI质检设备、软硬件及其接口与协议、安全等方面的标准化。为此,腾讯云联合中国工业互联网研究院发布了工业AI质检标准化研究成果,该研究成果基于腾讯云与宁德时代等企业在工业AI质检上的深度合作,详细解读了工业AI质检标准化的实施途径。不仅如此,该报告还分析了工业AI质检领域实际落地应用,总结归纳质检硬件设备、机器学习平台、运行监控软件、接口等方面标准化需求,提出应用实现的基本技术方向。
 《工业AI质检标准化研究报告》
图4 《工业AI质检标准化研究报告》

结语

       未来已来,工业AI质检将挑起智造大梁,接替人工质检,把好品质“大门”。然而,AI技术进入工业较晚,不少工业企业因价值难以衡量、缺乏资金等原因而不愿探索AI解决方案,同时不少AI企业因难度大、前景不明朗等原因而不愿拓展工业领域。在与精度要求极高的3C制造业的合作中,由于产品种类众多、更新迭代快、业务规则多、检测流程复杂,质检依然由人工主导。作为典型的工业应用场景,3C制造为腾讯云智能积累了宝贵经验,得以进一步升级自身的工业AI质检产品与方案,并向身处其他行业同样面临人工“繁”恼的制造企业输出AI秘籍。
 
责任编辑:贺熙鲁
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