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包头人工智能质检应用引领全国稀土行业

  技术人员在AI智能质检机器人前检测数据

  日前,在稀土应用产业园区包头永真静平磁性材料科技有限公司车间内,一台AI智能质检机器人正在紧张工作,随着光电的闪烁,由该公司生产的稀土扁平磁钢成品被分为合格、不合格两类,分传到不同区域,一批产品的检测很快完成。

  对于人工智能检测效果,永真静平总经理刘静相当满意,“我们经过测试,发现比起其他机器设备,AI智能质检机器人完全可以跟人眼媲美。这样的话,机器挑完了我们就可以直接发货了。”

  笔者了解到,目前AI视觉技术已经落地,广泛应用于稀土永磁产品、3C壳体等等工业领域,令人高兴的是,包头作为稀土永磁产业聚集地,率先应用了AI质检技术,已有像永真磁业企业引入AI技术,实现了质检生产力倍增,引领了全国稀土行业的AI应用。

  2012-2016年,科学界发生了一场革命,基于深度学习的AI技术获得了重大突破,引领全球进入了第四次工业革命。人工智能对工业的主要作用是使生产力倍增,也就是经常说的“赋能”概念。

  AI赋能工业从2016年之后,一直是全球高科技竞争的热点,谁赢得了AI,谁就赢得了未来的竞争。

  “AI赋能工业,必须突破算法精度问题和光学成像问题。”AI智能质检机器人设备供应商崔忠伟博士对笔者讲道。

  在AI算法精度方面,过去的计算机视觉属于自动化技术,是基于程序和逻辑的,面对工业外观质检任务,存在技术不通用、检测精度严重不足等两大不足。工业质检追求零缺陷,通常我们理解为万分之一或十万分之一的精度要求,那么AI算法怎么才能突破精度这个难点技术呢?

  “寻找容量合适的非线性模型是关键。”崔忠伟说。“所谓容量就是神经网络的深度(层数或阶数)和宽度(卷积核数量),以便AI模型高精度地表达工业质检任务。同时,受现有算力GPU的限制,我们还突破了‘模型的效率优化瓶颈’,最终让AI大脑具备了高精度和强大的生产力。”

  据介绍,光学成像方面,工业成像不同于自然界成像,自然界成像大多为材料吸收率或者反射率成像,根据材料表面反射的光线不同,像的灰度就会不同。工业品通常由同一种材料组成,对光的吸收率相同,无法对工业品表面缺陷成像,必须在专门设计的光线下才能完整地体现众多种类的缺陷,“这就是我们经常说‘工业视觉靠AI起飞,但却要靠光学技术落地’。”崔忠伟博士这样解释。

  崔忠伟博士带领团队通过对各种工业品表面进行了深入的科学分析,抽象出工业品表面的共同特征,即表面地貌的统计规律,并根据统计学结论进行精确打光的科学研究,最终研发出适用于所有工业品表面的精确照明技术,同时也深入研究了成像光学,设计采像打光二合一光学方案,最终把所有缺陷都表现出来,再利用AI大脑的能力,让AI视觉真正追上人类,通过机器换人,实现生产力倍增。

  “我们团队在AI大脑和通用光学两个关键技术上取得了成就,并申请了核心专利,尤其是我们AI工业视觉技术至少领先全球同行两年时间。”崔忠伟博士自豪地说。

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