基于人工智能的自動缺陷分類系統
項目背景
格創東智科技有限公司是TCL集團孵化的創新型科技企業，深度融合工業技術與信息技術，依托TCL多年制造業積淀，進行制造業場景化復制，在IoT平臺、人工智能、智能工廠等領域通過項目積累，迅速切入市場，對外輸出智能制造產品與解決方案。
深圳市華星光電技術有限公司（簡稱華星光電）是2009年11月16日成立的行業領先的國家級高新技術企業，產品全線覆蓋大尺寸電視面板和中小尺寸移動終端面板。
華星光電9年以來累計投資超千億，擁有5座高世代面板廠，且在持續升級顯示技術。從早期的窄邊框、超薄、曲面，到現在的柔性、量子點和8K，產品的種類越來越多，品質要求越來越高，與此同時市場變得短周期化，對于客制化的要求與日俱增，這些挑戰都需要企業轉變傳統的制造思維，通過引入智能制造技術，升級智造水平來保證高效率低成本的運作。而這一項目正是雙方共同探索人工智能在工業檢測領域及工業互聯網中應用的成果。
1項目痛點
在液晶面板生產制程中，因為環境、工藝、設備等因素影響，會在不同制程段產生多種缺陷，各制程段AOI設備會鎖定缺陷進行拍照，但是AOI無法對缺陷進行自動分類。過往的做法是由人工根據規則和經驗對缺陷進行分類判定，然后再根據缺陷類型，決定該片玻璃是送去返工，重制還是報廢。華星光電當前量產的每個工廠都有缺陷判定站點超過20多個，每個站點每天判定的圖片量約1-2萬張，采用人工分類的方式會造成以下幾類問題：
圖1：制造業視覺檢測痛點
? 圖片數量巨大且人工判定耗時較長，造成生產周期增加。
? 人力成本高企，企業需要雇傭大量人員7*24小時輪班工作，以配合生產。
? 人工檢測的一致性低，誤判高，且人工判定的準確率易受個人經驗和狀態影響
? 員工培訓周期長，缺陷分類的準確度取決于人工的經驗積累，新員工無法立刻上手。
? 工作內容單調重復，員工穩定性差，流動率高。
? 人工抽檢無法覆蓋到全部產品的缺陷圖片，工作效率得不到保障。
2 項目實施
為了解決以上的問題和痛點，格創東智在華星光電導入了一套基于格創AI應用平臺的自動缺陷分類系統，將人工智能算法與AOI設備結合，通過系統中的圖像識別算法以及深度學習算法，對各制程多種類的缺陷圖片進行學習訓練及建模，開發出具備自主學習能力的檢測模型，代替了大量人工，實現了無間斷、高精準的缺陷自主檢查判定功能。該系統也與生產良率系統對接，實現了自動判定、異常報警、自動攔截等功能。在系統管理平臺中，廠商可以自主完成模型訓練，模型部署和模型管理，方便后期針對新產品以及新缺陷進行模型擴展和自訓。
圖2：應用架構
3 實施效果
圖3：自動缺陷分類VS人工分類
通過導入自動缺陷分類系統，代替人工完成分類工作，實現了以下目標：
? 缺陷分類站點實現70%以上覆蓋率，90%以上準確率，替代了對應比例的人力投入，并隨著訓練數據量的累計，覆蓋率與準確率都在逐步提升。
? AOI拍照后快速完成面板中所有缺陷判別，異常攔截提早1-2小時。
? 檢測站點生產周期縮短60%。
? 結合高效良率系統，實現了自動判等，自動開單，異常自動報警，自動攔貨等功能。
? 僅當前項目范圍即可實現人力效益超千萬/年，聯動潛在效益300+萬/年。
4 應用先進性及創新點
該項目是液晶面板行業首個成功將人工智能導入缺陷檢測的案例，也是眾多行業（鋁型材，紡織等）中，為數不多的將機器視覺和深度學習成功結合并落地實施，在工業智能領域上做出探索的項目，具備向多行業推廣的可行性。
突破了AOI設備的制約，形成了有機結合，彌補了AOI設備只能定位缺陷，無法判別缺陷類型的問題。
通過人工智能代替人眼檢查的新模式，能夠有效解決制造業缺陷檢查工序中的高人力成本、低檢出效率、人員疲勞度高、辭職流失率高的行業共性難題，能夠大幅降低人力成本、顯著提升產品品質、提高企業利潤。
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