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2025年工业AI应用案例-兼容多架构的AI质检解决方案.pdf

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吾日三省乎吾身。为人谋而不忠乎?与朋友交而不信乎?传不习乎?——《论语》

工业AI应用案例-兼容多架构的AI质检解决方案

一、人工智能与制造业融合所面临的挑战

虽然AI赋能的工业质检应用正在逐步渗透到多行业领域,其

在落地过程中也存在一定的挑战,例如,AI质检效果不如预期、数

据积累速度远低于产品交付,AI训练数据的小样本问题突出、算法

工程师缺少工业机理的理解等。工业质检领域技术供应商可以结合

自身业务特点,优先在有数据积累的场景进行差异化竞争。在工业

领域加强小样本等算法的研发,持续进行算法优化迭代。另外,技

术供应商也要加强对工业业务场景的理解与沉淀,包括产品生产流

程、加工工艺等,才能找准企业的痛点并提升应用效果。在合作生

态上,硬件厂商、解决方案商、集成商、服务提供商都是生态合作

中不可或缺的环节,工业质检领域的技术供应商还会进一步和合作

伙伴加强合作,丰富产业生态。未来,AI工业质检市场会进一步成

熟,进一步带领泛工业领域的自动化、智能化转型。

问题一:缺陷样本数据缺乏

人工智能模型的训练需要依赖大数量、高质量的数据,由于实

际生产中主要采用人工检测,涉及各类缺陷的高质量样本数据基本

没有,需要从零开始采集。但数据的自动化采集需要考虑镜头、光

源、工业相机等多方面因素,其中,光源就有几千种,还要考虑如

何组合。

问题二:模糊标准下的精准判定与分类

以铜为镜,可以正衣冠;以古为镜,可以知兴替;以人为镜,可以明得失。——《旧唐书·魏征列传》

现实场景中质检员对于缺陷的判定主观性比较大,标准不太统

一,存在模糊性,比如对于同一种细小的缺陷判定,不同的质检员

容易受到个人经验影响,会存在判断上的分歧。即使选择使用传统

的AOI设备来弥补人工检测的不足,但在面对更加复杂的在线场景,

检测精度不高,可能会采用过高的误判率来最大可能地减少不良品

进入下一个环节,但这样会增加人工复检的成本。

问题三:检测需求多变且复杂

客户的检测需求一直在变化,尤其是在AI、5G、超高清等技术

加持下日新月异的触显领域。新技术的应用、制造工艺的变革,会

使检测的要求提升以及复杂性增加,比如:以前的检测精度要求可

能是15微米,但随着下游终端市场需求变化,现在的检测精度可能

要求达到10微米;对比2D、2.5D盖板玻璃,3D盖板玻璃在检测上

对视觉算法、光学系统、机械控制等要求更高,在实际中需要解决

的问题也更加复杂。

问题四:模型上线后迭代优化成本高

传统AI质检均在AI模型失效后,才能被厂方知晓。需要将AI

系统下线重复系统初次上线的模型优化工作。对于已经按AI质检调

整后的产线,需要重新排产重现安排质检员。这样的反复更替,会

带来AI运维成本的极大提高和效率极大降低。

二、市场需求情况

AI赋能的工业质检市场主要是软件和解决方案市场,在这一领

域,各类新技术供应商凭借自身基础优势进入该市场,如云厂商、

百学须先立志。——朱熹

AI创企、传统机器视觉企业、工业互联网平台企业等都在AI视觉

质检领域积极布局。资本市场也高度看好该领域,近2年已经有超

过30家相关创新企业获得融资。经过几年的发展,AI赋能的工业

质检软件和解决方案市场也已经走向成长期,尽管在过去18个月内

因为疫情等原因,工业质检市场交付呈现滞后现象

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