百度飞桨EasyDL X 韦士肯:看轴承质检如何装上“AI之眼”

原创
07/21 13:41
阅读数 52

 

随着AI技术在智能制造领域的落地,AI质检正在迎来快速发展。IDC《中国AI赋能的工业质检解决方案市场分析2021》报告显示,从2019-2024年,工业质检软件和服务市场的年均复合增长率将保持在30%以上。

目前AI视觉检测在3C电子领域相对成熟,但在汽车零部件方面的应用却较少。以轴承行业为例,我国轴承产业规模已居世界轴承总量第三位。然而,在成品轴承外观检测上,目前基本依赖于人工,AI质检只能“望而生叹”。

 

 

三道难关 

轴承视觉检测之殇

 

轴承作为现代机械设备中的重要零部件,主要功能是支撑机械旋转体,降低运动过程中的摩擦系数,并保证其回转精度。就汽车而言,汽车的动力、可靠性、安全性和舒适性都与其息息相关。因此,保证出厂轴承的良品率至关重要。

尽管AI质检在3C、半导体等行业已实现了规模化应用,但在汽车轴承领域,AI视觉检测的路却走得有点艰难。轴承作为工业基础件,利用涡流技术可以检测其长度、厚度等,但划痕、磕碰、黑皮、漏加工等外观缺陷检测基本要依靠人工进行。究其原因,我们发现,轴承行业要实现AI视觉检测,需要面对以下三道难题:

第一,检测难以标准化。通常情况下,质检员通过人工肉眼观察、手指转动轴承等方式挑出表面有油污、划痕等缺陷。也就是说,轴承外观检测往往依赖于人,对工艺、要求的认知极大程度上依赖于行业经验的判断,需要采集各种类型的瑕疵数据。

第二,检测环境不友好众所周知,3C电子制造行业要求使用无尘车间生产,为AI质检提供了良好的环境。然而,汽车轴承零部件行业的生产环境却要差很多,即使是号称使用“无尘车间”的成品轴承生产,其环境也只是相对干净和无尘,却无法与3C电子行业的无尘车间相提并论。

第三,数据采集难度大轴承缺陷种类繁多,如端面缺陷、外径缺陷、内径磨削烧伤等,有些瑕疵普通人甚至很难用肉眼观测得到。这种情况下,传统的垂直相机是很难拍摄到的,需要对相机采取光源技术倾斜的方式进行拍摄,这就对拍摄提出了很大的挑战。

事实上,轴承行业的视觉检测误报率一般要求控制在10%以内,而涡流、超声检测的误报率则为1%-2%,这也从侧面说明视觉检测的难度之大。

 

 

匠心之作 

驾驭AI只需四步

 

韦士肯(厦门)智能科技有限公司是一家专注于汽车零部件无损检测系统设计、生产、服务的公司,面对轴承外观缺陷检测难题,积极拥抱AI新技术,最终基于百度飞桨EasyDL零门槛AI开发平台开发了一套成品轴承视觉检测解决方案,不仅实现了公司技术层面的转型升级,也帮助其拿到了国内轴承龙头企业人本集团的大单,有效提升了核心竞争力。

那么,韦士肯是如何成功驾驭AI这一新秀的呢?

其实,韦士肯在选择百度飞桨EasyDL平台之前,曾组建一支团队进行算法技术开发,投入成本近百万,但经过一年多的探索后,受制于人员能力和算法技术门槛,发现算法效果不理想,很难达到客户在产线上的精度要求。

最终,基于开发成本、处理效率、算法精度、部署适配等多方面考虑,韦士肯选择了基于百度飞桨EasyDL进行模型开发,通过应用分析、数据标注、模型开发、模型部署四步,成功实现了AI模型的开发和应用,不仅模型开发成本较原传统方式降低了90%以上,韦士肯也因此受益,通过AI赋能质检业务,实现了质检成本高达70%的下降。

轴承标注示意图

 

应用分析阶段:结合缺陷特点,找到解决方案。由于检测目标小,外界因素干扰多,需要根据具体的缺陷位置,大小形状间距等进行分类,如端面缺陷、外径缺陷、内径磨削烧伤、套圈车刀纹理等建立图像分割模型,精细化缺陷样本和类型。

数据标注阶段:标注时会遇到由于待检测缺陷过小导致标注难度大,或者需标注数据量大、人工标注时间长、人力成本高等问题(通常需要标注数千张或上万张图片);而飞桨EasyDL的强大的智能标注功能,在人工标注200张图片后,通过机器学习自动将剩余图片进行标注,大幅提升了效率。

模型开发阶段:百度飞桨EasyDL零门槛AI开发平台能够结合业务场景提供自动化适配方案,无需算法基础即可高精度满足模型训练诉求。事实表明,韦士肯仅用800张缺陷数据,就能无代码训练出精确率达90%的可用模型。

模型部署阶段:部署同样是必须考虑的问题,部署硬件多种多样,适配工作量过大,数据预测时延会影响质检效率等。百度飞桨EasyDL产出的模型硬件适配广泛,通过平台一键导出模型SDK包即可完成模型部署;而其提供的模型加速功能,可以在精度无损的情况下压缩模型体积,将单图片预测控制在100ms内完成。

事实上,基于百度飞桨EasyDL零门槛AI开发平台,从数据标注到模型验证,韦士肯仅需一位工程师一个月即可排除人为错误造成的漏检问题,并可根据客户需求,快速更换检测项目和模式。视觉检测的误报率控制在了2%-3%,远远低于行业要求的10%。

“十四五”智能制造发展规划明确提出,2025年工业互联网平台的普及率要达到45%。在未来很长一段时间里,AI+工业互联网将成为中国制造业的主旋律。加速人工智能技术发展,推进AI与产业融合应用,从单点设备到生产流程,到企业、到产业区域,百度飞桨EasyDL致力于打通行业AI落地的最后一公里,让制造业成功拥抱AI。

AI质检只是一个起点,但绝不是终点。

注:飞桨EasyDL模型能力由文心大模型提供

展开阅读全文
加载中

作者的其它热门文章

打赏
0
0 收藏
分享
打赏
0 评论
0 收藏
0
分享
返回顶部
顶部