AI檢測讓殘次品無處遁形
2019年11月26日 8:8 9538次瀏覽 來源： 中國有色金屬報 分類： 稀土 作者： 李寶樂
日前，在內蒙古包頭稀土應用產業(yè)園區(qū)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(qū)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(fā)現(xiàn)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(fā)貨了。”
科學界2012年~2016年發(fā)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(yè)革命。人工智能對工業(yè)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(yè)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(yè)，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(yè)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(yè)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(shù)或階數(shù)）和寬度（卷積核數(shù)量），以便AI模型高精度地表達工業(yè)質檢任務。同時，受現(xiàn)有算力GPU的限制，他還突破了“模型的效率優(yōu)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(yè)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(jù)材料表面反射的光線不同，像的灰度就會不同。工業(yè)品通常由同一種材料組成，對光的吸收率相同，無法對工業(yè)表面缺陷成像，必須在專門設計的光線下才能完整地體現(xiàn)眾多種類的缺陷，“這就是我們經常說‘工業(yè)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(yè)表面進行深入的科學分析，抽象出工業(yè)表面的共同特征，即表面地貌的統(tǒng)計規(guī)律，并根據(jù)統(tǒng)計學結論進行精確打光的科學研究，最終研發(fā)出適用于所有工業(yè)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(xiàn)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(xiàn)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(yè)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(yè)領域，值得高興的是，包頭作為稀土永磁產業(yè)聚集地，率先應用了AI質檢技術，已有永真磁業(yè)、天和磁業(yè)、恒宇磁源三家企業(yè)引入AI技術，實現(xiàn)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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