在廣泛的工業(yè)制造領(lǐng)域,以機(jī)器視覺解決方案應(yīng)對(duì)工業(yè)制造檢測(cè),還是一片亟待開發(fā)的藍(lán)海。
輪胎,汽車與公路唯一的接觸點(diǎn),直接關(guān)系著汽車在道路上的行駛狀態(tài)。如果輪胎有問題,將會(huì)怎樣?
近年來,一些汽車的行車速度顯著提高,尤其是在高速公路上。在快速行駛中,一旦輪胎出現(xiàn)瑕疵,輕則車輛受損花錢維修,重則車毀人亡、損失難計(jì)。
有關(guān)資料顯示,我國在高速公路上46%的交通事故是在輪胎發(fā)生故障引起的,其中,因細(xì)小瑕疵導(dǎo)致爆胎的占輪胎事故總量的70%。
一個(gè)不久前發(fā)生的慘劇是,2019年9月28日上午,G25長(zhǎng)深高速2154KM處一輛滿載的大客車突然爆胎,沖破道路中央隔離帶駛?cè)雽?duì)向車道并與一輛半掛貨車相撞,造成36人死亡、36人受傷。整個(gè)搜救歷經(jīng)8個(gè)多小時(shí),事故現(xiàn)場(chǎng)觸目驚心……
輪胎瑕疵造成悲劇的情況就不能被“扼殺在搖籃里嗎”?
小瑕疵的大挑戰(zhàn)
輪胎瑕疵的檢測(cè)難嗎?
當(dāng)前,我國大約有600家輪胎制造商,每年生產(chǎn)將近8億個(gè)輪胎,占全球輪胎年產(chǎn)總量的三分之一。在這種規(guī)模上,要保證產(chǎn)品質(zhì)量的一致,屬實(shí)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。
從業(yè)內(nèi)整體情況來看,目前大多數(shù)公司都依靠人工檢查。但這種方法既耗費(fèi)人力財(cái)力,又不夠可靠。
具體來說,培訓(xùn)一個(gè)檢查員要花費(fèi)3個(gè)月的時(shí)間,而檢查工作最多占用他們80%的時(shí)間。并且,人力總歸免不了漏洞,即使經(jīng)過充分的培訓(xùn),檢查員們?cè)陲@示屏上用肉眼觀察時(shí)也免不了做出主觀判斷,通常只能保持90%到95%的準(zhǔn)確率。
有消費(fèi)者還表示,雖然輪胎質(zhì)量鑒定檢測(cè)在制造商處成本相對(duì)較低,但消費(fèi)者方檢測(cè)的費(fèi)用卻高達(dá)2000-3000元,這導(dǎo)致很多消費(fèi)者在高費(fèi)用和對(duì)廠商信任的“僥幸”心理下,跳過駕駛前對(duì)車輛輪胎的專業(yè)檢測(cè),為日后事故埋下隱患。
而這種情形導(dǎo)致的結(jié)果顯然是兩敗俱傷。一方面,消費(fèi)者的生命財(cái)產(chǎn)安全始終存在隱患;另一方面,一旦出現(xiàn)問題甚至事故,輪胎制造商的品牌信任度也難以維護(hù)。
為什么輪胎檢測(cè)如此復(fù)雜困難,以至于訓(xùn)練有素的檢查員都無法達(dá)到更高的準(zhǔn)確率?
專業(yè)人士指出,汽車軸承中的軸套有5個(gè)面,每個(gè)面在生產(chǎn)過程當(dāng)中都有可能會(huì)產(chǎn)生一些裂口;輪胎背面還會(huì)有一些凹坑,或者是在加工過程當(dāng)中有燒傷,嚴(yán)重的時(shí)候5個(gè)面可能會(huì)有20幾種缺陷。如果是人工來檢測(cè),一個(gè)人檢測(cè)5個(gè)面20幾種缺陷需要好幾秒的時(shí)間,效率并不高,在效果層面也存在很大的隱患。
當(dāng)然,也有部分輪胎企業(yè)從國外高價(jià)購買一些X光智能檢測(cè)系統(tǒng)之類的工具設(shè)備,但由于很難適應(yīng)我國輪胎智能檢測(cè)的要求,大多數(shù)企業(yè)購買的設(shè)備未能實(shí)現(xiàn)智能檢測(cè),既造成浪費(fèi),又未解決提高質(zhì)檢準(zhǔn)確率的難題。
另辟蹊徑的探索者
行業(yè)困局中,總有嘗試另辟蹊徑的先行探索者。
一家大型輪胎制造商,在衡量成本效益、業(yè)務(wù)升級(jí)等各類因素后,決定向經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)合作伙伴尋求更好的解決方案——他們找到了一家名為“上海深視科技”的公司,希望借助其深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理等先進(jìn)的AI技術(shù)產(chǎn)品,尋找到解決輪胎瑕疵的辦法。
簡(jiǎn)單來說,這套質(zhì)檢產(chǎn)品在輪胎生產(chǎn)線上的檢測(cè)過程可以解釋為,在輪胎前安置一個(gè)傳感器,通過在輪胎外框、內(nèi)框打很多點(diǎn),自動(dòng)采集產(chǎn)線和各個(gè)點(diǎn)的信號(hào),就可以進(jìn)行輪胎的定位,顯示輪胎輪廓的檢測(cè),以及凹陷劃痕等信息的識(shí)別,從而判斷出這個(gè)輪胎是否合格。
很快,這個(gè)解決方案給企業(yè)帶來了驚人的變化。此前,這家企業(yè)每天只能由人工進(jìn)行多步驟的目視檢查,但現(xiàn)在每天可以實(shí)時(shí)檢查20,000多個(gè)輪胎,檢查一個(gè)產(chǎn)品的時(shí)間達(dá)到毫秒級(jí),經(jīng)過測(cè)試其準(zhǔn)確率提高到了99.9%以上,每條生產(chǎn)線的人工成本降低了大約4.2萬美元!
“這套解決方案運(yùn)行速度很快,可以與原始生產(chǎn)線的速度相匹配,更讓我們驚喜的是,在新的瑕疵出現(xiàn)時(shí),它還能提供強(qiáng)大的可擴(kuò)展性和加快的學(xué)習(xí)速度。”輪胎制造商說。
深視科技只是是一家剛創(chuàng)建一年多的企業(yè),一個(gè)初創(chuàng)企業(yè)的AI技術(shù)為何能釋放出如此巨大的能量?
據(jù)了解,深視科技的核心團(tuán)隊(duì)起源于英特爾實(shí)驗(yàn)室。為了獲得最佳檢測(cè)結(jié)果,深視科技轉(zhuǎn)而與英特爾合作,后者不僅帶來了關(guān)鍵技術(shù),還帶來了AI、計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)方面的寶貴經(jīng)驗(yàn)。英特爾使用英特爾分布式OpenVINO工具包優(yōu)化了算法。
并且,該工具包提供了針對(duì)英特爾處理器進(jìn)行了優(yōu)化的計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)推理工具,可以顯著地提高性能。通過利用英特爾分布式OpenVINO工具包對(duì)英特爾硬件進(jìn)行加速,深視科技得以讓其檢測(cè)模型算法在一臺(tái)常規(guī)工業(yè)計(jì)算機(jī)上穩(wěn)定運(yùn)行。
而這種將硬件和軟件的集成提高了整體性能,使得深視科技的檢查軟件可以更快地檢測(cè)出瑕疵,這樣就節(jié)省了優(yōu)化和開發(fā)的時(shí)間,并加快了部署速度。
可以說,正式是英特爾的核心技術(shù)支撐深視科技提供了一套視覺解決方案,將輪胎的生產(chǎn)瑕疵扼殺在“搖籃狀態(tài)”,可謂是助力輪胎制造商“識(shí)微見遠(yuǎn)”,防患于未然。
5%的巨大機(jī)遇
類似的情況不只出現(xiàn)在輪胎制造業(yè)。在更廣泛的工業(yè)制造領(lǐng)域,以機(jī)器視覺解決方案應(yīng)對(duì)工業(yè)制造檢測(cè),還是一片亟待開發(fā)的藍(lán)海。
“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,大概15%-20%的工人他們不是在做體力工作,而是拿著一個(gè)產(chǎn)品看產(chǎn)品有沒有問題,有沒有瑕疵”,深視科技CEO李揚(yáng)說,“質(zhì)檢市場(chǎng)當(dāng)中,機(jī)器視覺覆蓋率不到5%,即便是到最近幾年覆蓋率依然很低?!?/p>
當(dāng)一個(gè)很小的缺陷會(huì)影響到整個(gè)制造商的生產(chǎn)效率和利潤時(shí),一切細(xì)節(jié)都是至關(guān)重要的。輪胎制造商的商業(yè)示范在前,5%,這顯然是一個(gè)巨大的機(jī)遇,英特爾也早早地發(fā)現(xiàn)了這個(gè)機(jī)遇。
一方面,AI本身對(duì)整個(gè)社會(huì)帶來的價(jià)值已經(jīng)逐步體現(xiàn),取代高難度、重復(fù)性工作是必然趨勢(shì);另一方面,這個(gè)行業(yè)存在諸多未被解決的問題,而這些問題有機(jī)會(huì)通過新技術(shù)的進(jìn)步來得以解決。一個(gè)新的商業(yè)模式正在興起!
從現(xiàn)有應(yīng)用案例來看,借助英特爾酷睿處理器和英特爾分布式OpenVINO工具包和深視科技技術(shù),制造業(yè)企業(yè)至少可以獲得三個(gè)層面的收益:
一是機(jī)器檢查可以檢測(cè)到人工檢查員無法看到的瑕疵問題,將瑕疵檢測(cè)準(zhǔn)確率提高至99.9%以上;
二是由于機(jī)器檢查是客觀的并且沒有視疲勞困擾,因此它可以以更快的速度和更高的效率連續(xù)運(yùn)行,使制造企業(yè)能夠在降低總成本的同時(shí)最大化生產(chǎn)效率;
三是更好的瑕疵檢測(cè)本質(zhì)上是在推動(dòng)制造企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的提升,產(chǎn)品瑕疵問題在生產(chǎn)的過程中就可以盡早解決,有助于減少產(chǎn)品退貨產(chǎn)生的高昂成本,提高盈利能力。
“三年前英特爾就堅(jiān)信視覺計(jì)算技術(shù)以及攝像頭創(chuàng)建數(shù)據(jù)的能力將會(huì)發(fā)揮催化劑的作用。”英特爾公司高級(jí)副總裁兼物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部總經(jīng)理ThomasLantzsch相信,機(jī)器視覺與人工智能推理的結(jié)合,將誕生工業(yè)制造領(lǐng)域的“殺手級(jí)應(yīng)用”。
英特爾視覺方案工程師李勇解釋使用OpenVINO之后的優(yōu)勢(shì):“一是提高性能,使用這個(gè)工具包可以最大發(fā)揮出英特爾計(jì)算單元的運(yùn)算能力,性能可以得到提高。二是整合深度學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)是AI的一部分,視覺領(lǐng)域用的最多的AI就是基于深度學(xué)習(xí)的AI。三是加速開發(fā),他們可以在產(chǎn)品落地時(shí)應(yīng)用了OpenVINO之后,很短的時(shí)間里就可以將性能提高10倍部署到實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中。四是創(chuàng)新和定制?!?/p>
從商業(yè)角度出發(fā),這種助力制造業(yè)識(shí)微見遠(yuǎn)、防患于未然的商業(yè)行為,將是一個(gè)極具前景的商業(yè)模式,創(chuàng)造更多商業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值。
從宏觀角度出發(fā),當(dāng)前我國正處于從中國制造到中國智造的關(guān)鍵時(shí)期,英特爾的技術(shù)和深視科技這類公司的產(chǎn)品相結(jié)合,賦能國內(nèi)制造業(yè)企業(yè),不僅將顯著提高制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)質(zhì)量和質(zhì)檢水平,更能驅(qū)動(dòng)中國制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,助力中國制造。