引言：思謀科技以“致力持續(xù)創(chuàng)新，創(chuàng)造卓越價(jià)值”為使命，旨在引領(lǐng)制造產(chǎn)業(yè)優(yōu)化、機(jī)器視覺等前沿技術(shù)研究，持續(xù)打造更具拓展性和普惠價(jià)值的智能工業(yè)和數(shù)智創(chuàng)新平臺(tái)，推動(dòng)探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)的創(chuàng)新未來。
2019年國(guó)家提出人工智能為制造業(yè)轉(zhuǎn)型提升賦能的方針計(jì)劃，同時(shí)汽車行業(yè)的質(zhì)量要求越來越高，人員的穩(wěn)定性已經(jīng)大大影響了企業(yè)的質(zhì)量把控，基于這些因素的影響，思謀結(jié)合自身在人工智能技術(shù)領(lǐng)域的積累以及對(duì)于軸承行業(yè)的認(rèn)知，推出了基于AI機(jī)器視覺的汽車軸承智能檢測(cè)方案。
ViMo智能工業(yè)平臺(tái)為國(guó)內(nèi)外超過100家汽車主機(jī)廠及零部件企業(yè)提供AI檢測(cè)能力，涵蓋了發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)，底盤系統(tǒng)，車身系統(tǒng)，電子電氣系統(tǒng)多部件全方位的檢測(cè)。
思謀已經(jīng)在汽車行業(yè)落地了多個(gè)外觀檢測(cè)項(xiàng)目，覆蓋動(dòng)力總成系統(tǒng)、車身系統(tǒng)、底盤系統(tǒng)、電控系統(tǒng)等，包括平面推理軸承/滾動(dòng)軸承外觀檢測(cè)、剎車卡鉗缺陷檢測(cè)、轉(zhuǎn)向節(jié)精磨面缺陷檢測(cè)，以及儀表盤外觀終檢等，均為客戶實(shí)現(xiàn)了降本、增效、提質(zhì)的顯著效果。思謀未來將把智能工業(yè)平臺(tái) ViMo應(yīng)用在更全面的汽車制造場(chǎng)景，助力汽車行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能制造全面升級(jí)。
項(xiàng)目
概況
1.
項(xiàng)目背景
軸承是汽車的關(guān)鍵基礎(chǔ)零部件，直接決定著汽車的性能、質(zhì)量和可靠性，一直被譽(yù)為汽車的“心臟”部件。德國(guó)舍弗勒是全球范圍內(nèi)提供滾動(dòng)軸承和滑動(dòng)軸承解決方案、直線和直接驅(qū)動(dòng)技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)，也是汽車行業(yè)發(fā)動(dòng)機(jī)、變速箱和底盤應(yīng)用領(lǐng)域高精密產(chǎn)品與系統(tǒng)的知名供應(yīng)商。在生產(chǎn)過程中，該企業(yè)的汽車軸承產(chǎn)品型號(hào)多，尺寸范圍大，缺陷種類超過20種，包括壓傷、劃傷、異色、生銹、滲碳等。更棘手的是，90%的汽車零部件表面都涂有流動(dòng)的防銹油，避免潮濕天氣使其生銹或刮傷，汽車軸承也不例外。這就導(dǎo)致軸承表面會(huì)產(chǎn)生高反光，也可能摻入雜質(zhì)，增加了缺陷檢測(cè)的難度。此前，企業(yè)采用傳統(tǒng)視覺技術(shù)+人工的方式檢測(cè)，但遇到了較高的產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)。原因在于，傳統(tǒng)視覺技術(shù)無法對(duì)所有缺陷實(shí)現(xiàn)100%的外觀檢測(cè)。此外，質(zhì)檢工人的檢測(cè)水平不穩(wěn)定，頻繁發(fā)生客訴，再加上人員流動(dòng)性高，用人成本不斷提升。因此，現(xiàn)有的檢測(cè)方式已經(jīng)無法滿足企業(yè)對(duì)于產(chǎn)品質(zhì)量越來越高的要求。
在舍弗勒全球推動(dòng)智能化的要求下，舍弗勒大中華區(qū)的團(tuán)隊(duì)與思謀進(jìn)行合作，利用思謀的AI技術(shù)幫助他們解決軸承質(zhì)量檢測(cè)問題。
2. 項(xiàng)目簡(jiǎn)介
針對(duì)
行業(yè)和
企業(yè)痛點(diǎn)，思謀根據(jù)軸承行業(yè)的生產(chǎn)特性，提供了基于AI的汽車軸承智能檢測(cè)與數(shù)據(jù)分析解決方案，依托ViMo智能工業(yè)平臺(tái)，同時(shí)針對(duì)性設(shè)計(jì)光學(xué)&核心機(jī)械機(jī)構(gòu)方案，并搭配工業(yè)大數(shù)據(jù)商業(yè)智能平臺(tái)BI，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品的100%自動(dòng)化智能全檢與檢測(cè)數(shù)據(jù)的智能分析。
項(xiàng)目目標(biāo)
（
1
）
實(shí)現(xiàn)汽車軸承智能檢測(cè)代替人工檢測(cè)
；
（
2
）
建立算法、軟件、設(shè)備的一體化檢測(cè)系統(tǒng)。
（
3
）
AI全檢，為企業(yè)節(jié)省人力成本約80%
。
（
4
）處理速度小于0.2秒每片，檢出率大于9
5
%，過檢率小于5%，處理速度小于0.2秒每片。
二、項(xiàng)目實(shí)施概況
源于對(duì)軸承生產(chǎn)工藝的深入理解，思謀自研視覺融合方案，依托
思謀
ViMo 智能工業(yè)平臺(tái)，將OCR字符識(shí)別、檢測(cè)、分割等定制化AI算法進(jìn)行融合，形成了一個(gè)專門適用于汽車軸承行業(yè)檢測(cè)的算法庫(kù)，攻克了兩大行業(yè)難題——對(duì)生銹缺陷的精準(zhǔn)識(shí)別，以及對(duì)臟污、壓傷缺陷的精準(zhǔn)區(qū)分，實(shí)現(xiàn)了視覺技術(shù)在軸承檢測(cè)應(yīng)用的新突破。方案兼容超過20種產(chǎn)品型號(hào)，可一次識(shí)別23種缺陷，檢出≥99．59％，過檢率≤5％，檢測(cè)水平領(lǐng)先行業(yè)。
1. 項(xiàng)目總體架構(gòu)和主要內(nèi)容
基于思謀的人工智能技術(shù)，結(jié)合軸承缺陷檢測(cè)的要求，思謀設(shè)計(jì)了全流程解決方案，涵蓋算法、軟件、硬件等。
整體解決方案架構(gòu)如圖1所示。
圖1 整體解決方案
設(shè)備由相機(jī)、機(jī)器人、電氣等組成一個(gè)自動(dòng)化設(shè)備，自動(dòng)化設(shè)備采集的數(shù)據(jù)通過集成在工業(yè)電腦中的思謀人工智能算法進(jìn)行軸承缺陷的檢測(cè)，為軸承提供量測(cè)、質(zhì)檢、定位、OCR等技術(shù)的應(yīng)用，同時(shí)將數(shù)據(jù)檢測(cè)過程的數(shù)據(jù)直接上傳到服務(wù)器中，為生產(chǎn)、管理層提供數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)追蹤。
項(xiàng)目的實(shí)施過程經(jīng)歷了需求分析、打光測(cè)試、方案設(shè)計(jì)、設(shè)備制造、模型訓(xùn)練、軟件交付等6個(gè)階段。
圖2實(shí)施過程
2. 算法方案
基于軸承行業(yè)的了解，結(jié)合思謀AI機(jī)器視覺技術(shù)，采用多任務(wù)模式將AI OCR、檢測(cè)、分割等定制化算法進(jìn)行融合，形成了一個(gè)專門適用于軸承行業(yè)檢測(cè)的算法庫(kù)。軸承材質(zhì)都是金屬，不同型號(hào)的工藝類似，缺陷種類相同，隨著缺陷數(shù)據(jù)量的持續(xù)增加，基于思謀AI算法強(qiáng)大的適配性，能夠更好的適應(yīng)不同軸承的檢測(cè)要求，做到快速適配。
圖3 軸承檢測(cè)算法方案
在軸承項(xiàng)目中，思謀使用了分割算法，由于項(xiàng)目中的缺陷形態(tài)多樣，缺陷的面積差異很大，因此我們使用了多分辨率結(jié)合的分割模型，在模型中保持一個(gè)高分辨率的分支，并且將其與不同低分辨率分支的特征進(jìn)行融合與交互，來適配項(xiàng)目中不同的缺陷種類，從而達(dá)到最優(yōu)的精度。項(xiàng)目采用了思謀自研的SMAP訓(xùn)練框架，框架集成了常見的分類、分割、檢測(cè)、關(guān)鍵點(diǎn)等任務(wù)，可以方便的調(diào)用蒸餾、NAS、HPO等工具來提升效果，打通了從模型到SDK的鏈路，實(shí)現(xiàn)更高效的模型落地。
在訓(xùn)練過程中，綜合考慮模型的訓(xùn)練速度和精度，如果使用全精度模型，會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練速度慢、顯存占用高等問題，但是使用半精度模型，會(huì)大大降低模型精度，因此在訓(xùn)練過程中思謀使用了半精度和全精度結(jié)合的混合精度方案，即大部分模型使用半精度，但是對(duì)于一些敏感的部分使用全精度，這種兩種精度相結(jié)合的混合精度訓(xùn)練方式，可以將速度和精度的平衡達(dá)到最優(yōu)。在系統(tǒng)部署時(shí)，思謀全部使用了半精度模型，來達(dá)到最快的運(yùn)行速度，并且相比較與之前的混合精度模型，不會(huì)有精度損失。算法精度方案如圖4所示。
圖4 算法精度方案
3. 數(shù)字化管理架構(gòu)
數(shù)字化管理架構(gòu)旨在采集現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)檢測(cè)數(shù)據(jù)，通過思謀的ViMo平臺(tái)以及ViMo平臺(tái)數(shù)據(jù)服務(wù)器進(jìn)行數(shù)字化的管理，提升生產(chǎn)的管理。
數(shù)字化管理架構(gòu)如圖5所示
圖5 數(shù)字化管理架構(gòu)
產(chǎn)線設(shè)備在生產(chǎn)過程種通過Vimo應(yīng)用程序，配合現(xiàn)場(chǎng)的相機(jī)、光源、PLC等對(duì)實(shí)時(shí)生產(chǎn)的產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)，檢測(cè)的相關(guān)數(shù)據(jù)（圖片、檢測(cè)結(jié)果、缺陷類型等）上傳到SMore Vimo，進(jìn)行AI模型訓(xùn)練，處理后的數(shù)據(jù)通過ViMo數(shù)據(jù)服務(wù)器進(jìn)行數(shù)字化看板展示。基于不同的缺陷，思謀的AI技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)獨(dú)立存儲(chǔ)管理，一方面可以更有效的真的某種缺陷進(jìn)行數(shù)字增量強(qiáng)化，又可以更好的為管理層提供高效的管理決策依據(jù)，優(yōu)化生產(chǎn)。
4. 軸承檢測(cè)設(shè)備及多樣性的適配方案
不同的產(chǎn)品線對(duì)于設(shè)備有不同的要求，目前思謀根據(jù)不同的需求，已經(jīng)推出了三款通用化的軸承檢測(cè)設(shè)備（如圖6），可以充分適配客戶對(duì)于自動(dòng)化的要求，從20個(gè)/分鐘到80個(gè)/每分鐘都可以完美適配，自動(dòng)化方案雖然有差異性，但是算法可以完美適配，做到設(shè)備萬變但算法始終獨(dú)立。
圖6 多樣化汽車軸承檢測(cè)設(shè)備
圖7 思謀汽車軸承智能檢測(cè)一體機(jī)
思謀開發(fā)的汽車軸承智能檢測(cè)一體機(jī)（圖7 ）具有顯著的性能優(yōu)勢(shì)：與產(chǎn)線無縫對(duì)接，可以完美適配目前的裝配線，顯現(xiàn)自動(dòng)化檢測(cè)；可以按照檢測(cè)需求對(duì)缺陷檢測(cè)參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)化配置；可實(shí)現(xiàn)整個(gè)產(chǎn)品3個(gè)面外觀檢測(cè)，內(nèi)壁缺陷檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品無死角的高精度外觀檢測(cè)；采用機(jī)器視覺技術(shù)，分類、分割、檢測(cè)、智能OCR四大算法的綜合集成方案，實(shí)現(xiàn)多種特定要求的完美適配，實(shí)現(xiàn)異性O(shè)CR完全識(shí)別檢測(cè)；檢測(cè)速度可達(dá)1200pcs/h。
5. 安全及可靠性
思謀基于AI機(jī)器視覺的汽車軸承檢測(cè)案例的技術(shù)方案從算法，軟件開發(fā)，機(jī)械設(shè)計(jì)等完全由思謀自主研發(fā)（如圖8）。
算法層面：思謀基于AI機(jī)器學(xué)習(xí)自研的三大算法AI OCR,分割，檢測(cè)，針對(duì)軸承行業(yè)的特性進(jìn)行了專業(yè)化的優(yōu)化和開發(fā)，能夠適配同類軸承所有的檢測(cè)需求，實(shí)現(xiàn)完全自主開發(fā)。
軟件開發(fā)：從最底層的相機(jī)集成，到完成的軟件處理邏輯以及AI算法模型的封裝調(diào)用完全由思謀團(tuán)隊(duì)自主開發(fā)，可以做到真的不同項(xiàng)目需求靈活適配的定制化開發(fā)，不受外部影響。
機(jī)械設(shè)計(jì)：思謀基于AI技術(shù)的要求以及軸承行業(yè)生產(chǎn)的獨(dú)特要求，設(shè)計(jì)了三款運(yùn)行方式完全不一樣的自動(dòng)化設(shè)備，滿足不同生產(chǎn)工藝的要求，完全由思謀自主設(shè)計(jì)，自主生產(chǎn)，擁有百分百地核心方案技術(shù)。
圖8 技術(shù)及配件來源確保安全可靠
6. 整體方案效果
思謀基于AI機(jī)器視覺的汽車軸承檢測(cè)案例區(qū)別于其他競(jìng)品的地方在于從最開始的光學(xué)方案到整體機(jī)械方案再到算法開發(fā)完全行程閉環(huán)，在閉環(huán)的同時(shí)又在各個(gè)環(huán)節(jié)充分體現(xiàn)了創(chuàng)新性以及專業(yè)性，真正地做到了能夠百分之百獨(dú)立完成項(xiàng)目落地。
圖9 整體方案效果
7.
其他亮點(diǎn)
（1）可拓展性
思謀針對(duì)軸承行業(yè)的算法，通過大量的項(xiàng)目驗(yàn)證后，可以將模型抽離出來行程針對(duì)以特定金屬產(chǎn)品行業(yè)的通用算法庫(kù)，不僅僅可以檢測(cè)軸承，只要是跟軸承同樣類似材質(zhì)的金屬均可以使用，這就更好的提升了AI行業(yè)的適用性以及適用性。
（2）避免產(chǎn)品二次不良
思謀基于AI機(jī)器視覺的汽車軸承檢測(cè)方案使用在軸承防銹處理以后，整個(gè)表面都存在一封防銹油，思謀設(shè)計(jì)的方案一方面可以無視防銹油的影響，提升了檢測(cè)效率，另一方面也避免了檢測(cè)過程中由于二次污染造成的二次不良。
（3）困難缺陷的技術(shù)突破
生銹是汽車軸承生產(chǎn)中非常重要的檢測(cè)項(xiàng)，但是輕微生銹由于表面只是輕微發(fā)黃，所以在之前的視覺檢測(cè)技術(shù)中一直無法很好的解決。思謀的AI技術(shù)針對(duì)于該種缺陷項(xiàng)，設(shè)計(jì)開發(fā)了特定的分割算法，不僅僅能將生銹完全檢出，還能根據(jù)生產(chǎn)的要求，根據(jù)生銹面積進(jìn)行不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的提示報(bào)警。
三、下一步實(shí)施計(jì)劃
1. 計(jì)劃1--客戶企業(yè)內(nèi)部擴(kuò)大應(yīng)用
在舍弗勒集團(tuán)進(jìn)行縱向推廣，覆蓋更多的軸承產(chǎn)線，同步將該技術(shù)推廣到舍弗勒全球其他工廠。
2. 計(jì)劃2--行業(yè)內(nèi)推廣應(yīng)用
利用思謀的AI算法框架，在國(guó)內(nèi)其他軸承廠商進(jìn)行橫向推廣，在不泄露或者復(fù)用其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)的情況下，更好的為汽車軸承提供更優(yōu)質(zhì)的AI機(jī)器視覺軸承檢測(cè)方案。
3.
計(jì)劃3--全面推廣應(yīng)用
汽車軸承AI質(zhì)檢項(xiàng)目是基于思謀的ViMo智能工業(yè)平臺(tái)研發(fā)的，該平臺(tái)是一個(gè)全鏈路工具化智能平臺(tái)，打通了數(shù)據(jù)收集、模型訓(xùn)練、模型部署、模型迭代全流程。因此基于該平臺(tái)，本項(xiàng)目的底層方法、技術(shù)可復(fù)制到汽車零部件的其他產(chǎn)品檢測(cè)中，例如零部件溢膠檢測(cè)、散熱器外觀檢測(cè)、汽車微小元器件字符檢測(cè)、機(jī)油濾清器缺陷檢測(cè)、安全閥缺陷檢測(cè)。同時(shí)，也可復(fù)制到消費(fèi)電子、新能源電池、半導(dǎo)體、泛半導(dǎo)體、食品等行業(yè)的產(chǎn)品檢測(cè)中。
四、項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn)和實(shí)施效果
1. 項(xiàng)目先進(jìn)性及創(chuàng)新點(diǎn)
（1）攻克兩大行業(yè)難題
攻克了兩大行業(yè)難題——對(duì)生銹缺陷的精準(zhǔn)識(shí)別，以及對(duì)臟污、壓傷缺陷的精準(zhǔn)區(qū)分，實(shí)現(xiàn)了視覺技術(shù)在軸承檢測(cè)應(yīng)用的新突破。方案兼容超過20種產(chǎn)品型號(hào)，可一次識(shí)別23種缺陷，檢出≥99.59%，過檢率≤5%，檢測(cè)水平領(lǐng)先行業(yè)。（2）實(shí)現(xiàn)百分百人力替代
思謀基于AI機(jī)器視覺的算法涵蓋了軸承生產(chǎn)過程中的發(fā)生的所有缺陷，做到真正意義上的百分百人力替代，產(chǎn)能可以根據(jù)客戶的需要提升1~4倍。尤其是在卷邊裂紋以及輕微生銹兩種缺陷上，思謀開創(chuàng)了新的檢測(cè)算法，能夠在復(fù)雜的背景下準(zhǔn)確的識(shí)別檢測(cè)這兩種缺陷
（3）行業(yè)首創(chuàng)的光學(xué)整體方案
思謀行業(yè)首創(chuàng)獨(dú)特的光學(xué)整體方案采用站立式旋轉(zhuǎn)拍照，設(shè)計(jì)了主動(dòng)+從動(dòng)雙軸模式，既能解決軸承OD面平放成像時(shí)造成的像素失真、產(chǎn)品打滑問題，又能避免混入雜質(zhì)造成二次污染，從而高精度100%呈現(xiàn)出缺陷大小、尺寸等真實(shí)信息，保證檢測(cè)的穩(wěn)定性（圖10）。在機(jī)械設(shè)計(jì)方面，思謀自主設(shè)計(jì)了設(shè)備方案，適用于大、中、小型各種尺寸軸承的缺陷檢測(cè)，最快檢測(cè)速度達(dá)到120個(gè)/分鐘，比行業(yè)平均水平高出至少50%，可無縫對(duì)接客戶產(chǎn)線，并能快速適應(yīng)產(chǎn)品切換需求。
圖10 獨(dú)特的光學(xué)整體方案和算法方案
2. 實(shí)施效果
圖11 實(shí)施效果示意圖
思謀汽車軸承智能檢測(cè)與數(shù)據(jù)分析方案應(yīng)用到產(chǎn)線后，達(dá)到了超出客戶預(yù)期的成效：一天可完成8萬片軸承檢測(cè)，處理速度小于0.2秒每片，檢出率大于99%，過檢率小于5%，處理速度小于0.2秒每片，實(shí)現(xiàn)AI全檢，為企業(yè)節(jié)省人力成本約80%，實(shí)現(xiàn)每條產(chǎn)線節(jié)省6人/每天（圖11）。幫助企業(yè)真正意義上實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)化生產(chǎn)，解決掉了生產(chǎn)環(huán)節(jié)上最后一個(gè)人員密集型工位，降低了人力成本，提升了產(chǎn)品質(zhì)量。目前，該方案已經(jīng)復(fù)制到客戶的4條產(chǎn)線中，持續(xù)為客戶降低成本，提升效益。該企業(yè)生產(chǎn)部門負(fù)責(zé)人對(duì)思謀給予了高度評(píng)價(jià)：“思謀AI技術(shù)解決了一直困擾平臺(tái)的產(chǎn)品質(zhì)量問題，流入市場(chǎng)的產(chǎn)品真正實(shí)現(xiàn)了零缺陷。”