人工智能赋能工业制造，AI质检成重要赛道

     随着计算机算力以及数据总量呈指数级增长，算法研究快速迭代，人工智能（AI）技术已经登上了科技革命的风口。根据Gartner发布的技术成熟度曲线显示，目前全球处于上升期或巅峰期的新兴技术中，一半以上与AI技术有关。

     在工业领域，基于AI技术可以将工业大数据转化为有效信息、抽象为模型、辅助人类进行精准决策，最终实现工业过程高效配置和执行。而这其中，基于工业视觉的AI质检正成为制造业探索人工智能实践的杀手级应用。

     IDC发布的《中国AI赋能的工业质检解决方案市场分析》报告指出，AI技术供应商正和设备厂商、解决方案商、系统集成商、服务提供商一起向用户提供较为完备的AI工业质检解决方案。未来，AI工业质检应用会进一步成熟，并将带领制造业、泛工业领域的自动化、智能化转型。

AI质检正成为杀手级应用

     从应用场景来看，AI技术在工业领域的应用有预测性维护、生产计划、现场作业、质量控制、物料搬运等。具体可分为两类：一类是传统自动控制相关的领域，利用设备或装置，使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行；另一类是通过对企业生产及服务过程中积累的历史数据，采用深度学习等人工智能的模型算法，发现数据的内在规律及新的价值，用于改善设计、生产及服务等工业业务环节。

     所以AI技术在工业领域落地的应用主要有AI视觉、AI边缘计算、AI训练/学习、数据及算法平台、AI机器人等。这其中，基于AI视觉的工业质检正被越来越多的企业所接受。

     在传统的工业质检过程中，主要存在两大痛点：一是传统的人工检查方法在缺陷判别上存在个体与个体间的差异，并且存在检查员视力疲劳等因素，很多产品的微小瑕疵并不能被高效识别；二是人口红利消失，用工难的问题。据统计，目前每天产品线上进行人工检测的工人数量超350万人，但因工资低、工作枯燥，愿意从事人工质检的工人越来越少。

     在这种情况下，通过AI视觉提高质检效率、降低误差成为可行之策，这包括通过智能化的方法把内部外部的缺陷识别出来，包括缺陷的检测、缺陷类型识别、特征的描述等。特别是经过众多AI团队的实践，AI质检被证明可以降本增效且潜力巨大。

     一个大的趋势是，AI预测准确率将随着数据量的提升而持续优化，以实现生产质量数据的全面掌控，为流程优化和工艺再造提供关键数据支持，可以说AI工业质检解决方案正在全面赋能工业。

腾讯云发力工业AI质检

     成立于2012年的优图实验室，是腾讯云机器学习研发团队，在人脸识别、图像识别、声音识别三大领域拥有数十项领先技术，具备千亿规模的多媒体大数据计算能力。近年来，随着我国工业高端化转型升级，对人工智能等技术产业应用需求增加，腾讯优图逐渐发力工业视觉赛道的AI质检领域。

     腾讯云AI研发总经理、腾讯优图实验室副总经理吴永坚接受e-works记者采访时表示，优图早在2013年前后就开始进行视觉识别的预研，随着消费互联网向工业互联网的转变，优图团队希望打开视觉识别的应用场景，逐步从传统的机器学习拓展至工业外观检测领域。

     吴永坚告诉记者，腾讯工业AI解决方案包含着四大产品组件，每个产品都承担着独立的功能，相互间以微服务的方式进行解耦，实现模型迭代训练业务的闭环。产品架构可以在客户实施进行部分调整，并且功能可做客制化开发，以及本地私有云部署，灵活地推动AI技术在制造企业的落地。

     在AI质检领域，漏判和过杀都不能被容忍。如果算法过严，容易将模具纹理形成的纹理线误判为裂纹，造成“滥杀无辜”的过杀；如果算法过松，不合格产品又会成为漏网之鱼。如何在二者之间找到平衡，让指标达到理想状态？腾讯工业AI解决方案在一个个项目中不断打磨和精进。

     得益于千亿规模的多媒体大数据计算能力，优图实验室通过智能云服务、行业解决方案等多元化的产品策略，推动着AI技术在越来越多产线的落地应用。其中，一个典型的案例是上海富驰高科的工业AI质检应用。

助力富驰高科实现降本增效

     上海富驰高科是一家金属粉末注射成型（MIM）产品专业制造商，产品应用于消费电子、医疗、汽车、航空航天等领域，全球最大的手机制造商也是其客户之一。

     由于MIM产品形状结构复杂，导致一般的检测设备和检测方法难以满足富驰高科的质检环节。特别是随着3C行业的快速发展，人工质检的局限性也越发凸显。

     富驰高科自动化总监邓声志接受e-works记者采访时说，“人工质检由于需要长时间专注看显微镜，比较枯燥，对视力水平影响大，在发现的不合格件中，绝大多数都是因为工人疲劳出现的漏检；除此之外，富驰高科每年生产零部件达数亿个，如果全部依靠人工质检，每年的产能高峰期，仅质检人员就需要超1500人，对人员招聘形成巨大挑战。”

     在寻求质检智能化升级过程中，富驰高科遇到了不小挑战。邓声志告诉记者，“基于机器视觉的检测难点在于3C产品成像易造成高反光，难以判断是否正常反光，凹凸缺陷呈现难以凸显，机器检测易造成过杀。此外，工厂更换新产品时算法快速迭代的需求很难满足。”

     这也导致，尽管富驰高科在其它工序上基本实现了自动化，唯独质检工序的智能化升级遇到瓶颈。

     “我们与很多家AI公司沟通后，最后发现腾讯云最用心也最有信心。” 邓声志说。在与腾讯云确定合作意向后，双方经过300多天的研发迭代、200余次的技术讨论。随着算法的不断优化，腾讯云针对富驰高科推出的一系列定制化功能，比如缺陷迁移、分级标定、光度立体等，也解决了此前没有解决的问题。

     通过与腾讯优图的合作，如今，富驰高科的手机摄像头质检中，几秒就能完成对目标零件数十个大小点位的采图、分析、分类的工作，而原来人工质检则需要一分钟，腾讯优图AI质检效率和准确度上已经明显高于人工质检水平。