{{ title }}
{{ errorMessage }}


{{ errorMessage }}





{{ registerSuccessMessage }}
收藏
点赞
投稿
AI赋能工业质检领域前景展望
  2024-04-25      137

文章来源:深圳市识渊科技有限公司

AI工业质检作为一种基于AI视觉算法和相关硬件解决方案的应用,正逐渐成为工业质检领域的重要发展方向。AI工业质检的引入,极大提升了工业质检的效率和准确性,降低了传统人工质检的成本,对于提高产品质量、提升企业竞争力具有重要意义。工业质检是工业生产中重要环节之一,也是智能制造转型升级的重要突破口。人工智能作为产业变革的重要驱动力量,正在推动工业质检的范式创新。

一、AI工业质检发展历程

AI工业质检的发展历程可分为三个阶段。第一阶段,基于规则的传统质检阶段,主要依赖人工设定规则和阈值进行质检。第二阶段,基于统计学习的质检阶段,通过机器学习技术对质检数据进行建模分析,实现一定程度的自动化质检。第三阶段,基于深度学习的质检阶段,引入深度学习技术对复杂质检任务进行处理,大幅提升质检准确性效率及自动化率

二、AI工业质检的技术原理及行业特点

AI工业质检技术主要基于深度学习的图像识别方法,通过对大量图像数据进行训练和学习,使模型能够识别出产品表面缺陷、装配不良等问题,其核心技术原理包括:

深度学习技术:通过深度学习技术,可以训练出更加精准的质检模型,提高检测的准确率和效率。

目标检测算法目标检测算法是AI工业质检中的核心技术,可以实现对图像中目标的快速准确检测。

卷积神经网络(CNN)卷积神经网络(CNN)是AI工业质检中常用的深度学习模型,通过多个卷积层、池化层和全连接层实现对图像特征的提取和分类。

数据增强技术数据增强技术可以增加数据量、提高数据多样性,通过对图像进行旋转、缩放、平移等操作,增强模型的泛化能力,减少过拟合现象,提高模型的稳定性。

在大多数场景下,AI工业质检以定制解决方案,即一体化检测装备及定制检测系统的形式在产线应用。但面对碎片化的应用场景,越来越多服务商开始提供工业AI视觉平台、行业检测标准专机、智能光源、AI相机等更加标准化、多元化产品,为业务人员提供低门槛的模型训练能力。AI工业质检行业特点日趋明显:

工业质检具有多元化、精细化特质。对漏检率、误报率、故障率的要求极高,特别是关键缺陷要达到零漏杀和极低的误报率对产品的一致性和稳定性要求达到几乎苛刻的标准。

工业质检需求碎片化和定制化。工业应用场景复杂,经常是小批量、多SKU生产,泛化要求高产线上可能有多种型号产品,存在多种缺陷,缺陷形态各异且随工艺变化,需要客制化和本地快速响应服务。

工业质检多技术融合应用。工业数据来源庞杂且分散,工业生产中的缺陷是由非受控因素产生的,且无公开数据集可供使用,AI模型的训练依赖大量的高质量标注数据,而实际中缺陷的数据少或无,如何打开AI黑盒,为工业企业提供更全面高效精准的检测服务,多技术融合应用成为新的解题思路。

三、AI工业质检未来发展趋势

随着人工智能技术的不断发展,AI在工业质检领域的应用日益广泛。AI在工业领域的可行性、落地性已经在工业领域各场景中得到了证实。更多行业和企业将认识到AI工业质检的重要性和价值,将其应用于生产过程中,提高产品质量和生产效率。AI工业质检未来发展趋势包括:

多模态数据融合发展。未来AI工业质检将支持多模态数据的融合,包括图像、声音、文本等,提高检测的准确性和全面性。算法优化、深度学习、计算机视觉等技术的发展将进一步提高AI工业质检的准确性和可靠性,提升其应用效果。

应用场景不断拓展。AI工业质检的应用场景将不断拓展,覆盖更多行业和领域。除了传统的3C电子、汽车及零部件、消费品和原材料等领域,AI工业质检还将应用于能源、医疗、物流等领域,为各行业的质量控制提供有力支持。

智能化和自动化不断提高通过深度学习和神经网络等技术,实现更高程度的自主学习和智能决策。多类技术持续融合,促进检测能力提升。小样本学习、迁移学习有望突破样本缺乏问题,联邦学习、多方安全计算实现模型训练优化,大模型技术的发展有望解决复杂质检问题,计算成像、3D视觉提升成像显著性,

AI工业质检将更加智能化和自动化

行业标准和规范逐步完善。AI工业质检行业的快速发展,行业标准和规范将逐步完善。标准化和规范化的推进将有助于提高AI工业质检技术的可靠性和可重复性,促进行业的健康发展。

四、AI工业质检应用领域及市场前景

工业质检作为人工智能落地制造业的入口级场景,已经从前几年的试点应用,走向规模化复制推广。与传统人工质检相比,工业AI质检具有工作效率高、检测速度快、出错率低、检测准确率高、可连续性工作等特点,目前已在消费电子缺陷检测、汽车电子缺陷检测、钢铁外表面缺陷检测、消费品和原材料外观检测等领域广泛应用。

据IDC最新研究报告表明,工业AI质检市场近些年一直受到市场广泛关注,吸引了众多供应商参与。报告显示,2022年中国工业AI质检解决方案(不含硬件)市场规模为 2.7亿美元,较上年增长了27.4%,供应商在进一步分化,寻求差异化竞争。随着疫情影响的消退,工业AI质检未来几年在已经成熟场景或将保持快速增长,但同时下游行业的不景气也将影响市场的需求增长。两者影响下,IDC预计,2022-2026年中国工业AI质检(含硬件)复合增速为 33%,到2026年工业AI质检整体市场(含硬件)将达到13.35亿美元。在此背景下,头部厂商更注重于选择经验丰富、沉淀深厚的细分行业和场景进行深度挖掘,利用自身优势基于工业AI视觉平台打造完善的工业质检解决方案。识渊科技致力于将全球最尖端的AI技术赋能工业制造领域,通过提供在线PCBA光学检测设备、芯片封装溢胶检测装备、智能光源、智能盒子(算力平台)、智能工业相机等多款智能模组产品以及解决方案助力AI工业质检领域。

综上,人工智能在智能制造中的质检应用具有重要的意义。通过AI质检一方面可大幅提升检测效率,保障产品质量;另一方面可对缺陷类型进行识别和度量,对工艺溯源为闭环优化提供数据基础,大幅提高产品良率,助力制造企业数字化智能化发展。

分享到:
  点赞
  收藏
  打印
评论(0
已输入0
相关推荐