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AI机器视觉检测正在改变汽车零部件的质检

来源:https://www.sh-lujia.com/|发布时间:2019-02-19| 浏览数:载入中...


AI技术正全面向工业领域渗透,这一次轮到汽车零部件行业,瞄准的是产品质检。




外媒报道称,配合小型摄像头,奥迪基于复杂人工智能神经网络技术研发的软件,在创新机器学习程序下运行,能在几秒内自动、可靠地识别并标记钣金零件中微小的裂缝。

在国内,这项技术的落地正在同步进行。从目前的情况看,无论整车企业,还是零部件供应商,行业普遍看好AI机器视觉检测在零部件质检方面的应用。这是值得认真研究的一个现象。




数据显示,2012年至今,我国零部件制造业产值占汽车总产值的比重保持40%左右,不过,其精细化管理水平仍有待提高,零部件外观检测领域存在的问题就是一个例证。现阶段,质检工人在零部件企业的人员组成中占据了很大比例。以电镀行业为例,年产值5亿元的供应商,大约需要200~300名质检 工人,计入相关的管理成本,每年企业要负担的费用超过2000万元,约占年产值的4%。在外观检测过程中,以电镀件为例的零部件产品对精度要求非常高,出现直径超过0.5mm的小圆点瑕疵都被归为不合格品。但实际上,因为强反光、视觉疲劳等因素,这些瑕疵通过人眼 检查的难度非常大。

为什么零部件行业普遍看好AI机器视觉检测呢,主要是有如下三点:

一是人工检测局限性大。 

除了高昂的成本外,人工效率低、判断不客观、易疲劳误检以及人员招工难等问题,都是成为制约零部件品质提升的不利因素;


二是传统设备适应性差。

当前国内绝大多数厂家都以集成为主,只能针对某些特定的外观缺陷进行检验,更新改进的难度比较大;


三是人工统计缺陷问题多。

对于缺陷零部件,人工统计不仅容易出错,也缺乏对数据的深度挖掘利用。


在“工业4.0”发源地德国,奥迪有意推广人工智能技术的应用,以求在生产过程中彻底改变质检过程——如果有足够多的标记数据集,该系统也可用于喷涂车间或装配车间的质检工作。在中国,资源有限,难免会错失一些良机。AI机器视觉检测在汽车零部件领域的应用是一个契机,目前已不乏充满勇气的探路者,但也同样离不开资本助力和来自汽车行业的更多支持。




不远的将来,AI技术在零部件质检 中到底能不能成为“神器”?技术的成熟度和产业化的可行性才是答案。


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