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[導(dǎo)讀] 近期,由人工智能獨角獸深蘭科技研發(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個領(lǐng)域,為中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級貢獻(xiàn)力量。芯片瑕疵監(jiān)測傳統(tǒng)工業(yè)質(zhì)檢為何需要智能化升級?

 近期,由人工智能獨角獸深蘭科技研發(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個領(lǐng)域,為中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級貢獻(xiàn)力量。芯片瑕疵監(jiān)測傳統(tǒng)工業(yè)質(zhì)檢為何需要智能化升級?

深蘭科技工業(yè)質(zhì)檢項目負(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)動的、自發(fā)的機器學(xué)習(xí),擁有推理機制,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,通過圖像處理算法自動生成訓(xùn)練樣本,避免重復(fù)搜集相似圖片,可有效解決數(shù)據(jù)量問題,兼具易用性和成長性,能夠通過敏捷開發(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)備隊伍正在逐步壯大,包括深蘭質(zhì)檢一體機、深蘭AI質(zhì)檢現(xiàn)場推理模塊(“小火種”)、深蘭AI-OCR字符識別一體機等軟硬件結(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。

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、平面產(chǎn)品線上質(zhì)檢、機加工件螺釘螺栓打孔AI檢測、自動堆垛系統(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、金屬及其他材料的外觀缺陷檢測等多個領(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,運用到手表、3C等不良品檢測中,可以快速識別產(chǎn)品表面存在缺陷的不良品,并結(jié)合產(chǎn)線自動化,實現(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,中國制造正從“制造大國”向“制造強國”轉(zhuǎn)型升級,人工智能、機器視覺作為實現(xiàn)中國制造2025的核心技術(shù)正處于制造產(chǎn)業(yè)的風(fēng)口浪尖,越來越多的現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)商,正在使用計算機視覺技術(shù),檢查工業(yè)產(chǎn)品的問題,提升質(zhì)量。

基于此現(xiàn)狀,以新一代人工智能、機器視覺技術(shù)為主導(dǎo)的工業(yè)質(zhì)檢設(shè)備登上舞臺。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)檢測領(lǐng)域的客戶核心需求,從行業(yè)痛點入手研發(fā)了系列解決產(chǎn)業(yè)痛點的技術(shù)和產(chǎn)品,以先進(jìn)的AI工業(yè)視覺技術(shù)正在賦能工業(yè)領(lǐng)域。

相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,中國每天在產(chǎn)線上進(jìn)行目視檢查的工人超過350萬,其中僅3C行業(yè)就超過了150萬人。這些質(zhì)檢人員每天都要花費大量的時間去判斷工業(yè)零件的質(zhì)量,不但有害員工視力,還會存在速度和穩(wěn)定性差等問題,對檢測效率和質(zhì)量造成影響。同時,傳統(tǒng)的工業(yè)質(zhì)檢方法是通過實驗,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)來設(shè)計判決規(guī)則,僅可判別定量缺陷檢測、無法自適應(yīng),泛用性低,并且人工成本高。另外,在中國GDP超越日本后,新舊動能轉(zhuǎn)換已經(jīng)成為了大勢所趨。但是在轉(zhuǎn)換的過程中,客戶能夠選用的武器卻過于陳舊和過時,傳統(tǒng)機器視覺技術(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%的視覺智能化空白,說明以往的方案限制性太高,成本太高,實施方案過于復(fù)雜。

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