深兰科技用人工智能机器视觉赋能工业监测 - 安防知识网

传统机器视觉技术已经发展了几十年，制造业在需求存在的情况下，依然有80%甚至90%的视觉智能化空白，说明以往的方案限制性太高，成本太高，实施方案过于复杂。基于此现状，以新一代人工智能、机器视觉技术为主导的工业质检设备登上舞台。

　　当前，中国制造正从“制造大国”向“制造强国”转型升级，人工智能、机器视觉作为实现中国制造2025的核心技术正处于制造产业的风口浪尖，越来越多的现代工业生产商，正在使用计算机视觉技术，检查工业产品的问题，提升质量。

　　近期，由人工智能独角兽深兰科技研发的工业质检智能设备已经落地在汽车制造厂商、芯片制造厂商、钟表制造厂商、医疗器械制造厂商、布匹制造厂商等3C电子制造厂商的近15个领域，为中国制造业转型升级贡献力量。　　

　　汽车门锁监测

　　医疗器械缺陷监测

　　芯片瑕疵监测

　　传统工业质检为何需要智能化升级?

　　相关统计数据显示，中国每天在产线上进行目视检查的工人超过350万，其中仅3C行业就超过了150万人。这些质检人员每天都要花费大量的时间去判断工业零件的质量，不但有害员工视力，还会存在速度和稳定性差等问题，对检测效率和质量造成影响。

　　同时，传统的工业质检方法是通过实验，人工用放大镜、显微镜等多种工具选取亮度、颜色、尺寸、形状等特征及其参数来设计判决规则，仅可判别定量缺陷检测、无法自适应，泛用性低，并且人工成本高。

　　另外，在中国GDP超越日本后，新旧动能转换已经成为了大势所趋。但是在转换的过程中，客户能够选用的武器却过于陈旧和过时，传统机器视觉技术已经发展了几十年，制造业在需求存在的情况下，依然有80%甚至90%的视觉智能化空白，说明以往的方案限制性太高，成本太高，实施方案过于复杂。基于此现状，以新一代人工智能、机器视觉技术为主导的工业质检设备登上舞台。

　　AI如何助力工业质检智能化?

　　作为人工智能领域领先企业，深兰科技充分把握工业检测领域的客户核心需求，从行业痛点入手研发了系列解决产业痛点的技术和产品，以先进的AI工业视觉技术正在赋能工业领域。

　　深兰科技工业质检项目负责人表示，基于人工智能深度学习算法，深兰智能质检设备是由数据驱动的、自发的机器学习，拥有推理机制，自适应的完成最优特征提取以及判决条件最优化，训练完成后可以随数据完备进一步进化，通过图像处理算法自动生成训练样本，避免重复搜集相似图片，可有效解决数据量问题，兼具易用性和成长性，能够通过敏捷开发，并快速响应客户定制化需求。

　　目前，除了软件算法，深兰科技硬件智能质检设备队伍正在逐步壮大，包括深兰质检一体机、深兰AI质检现场推理模块(“小火种”)、深兰AI-OCR字符识别一体机等软硬件结合产品，进一步提升了工业质检的效率，加速了工业智能化升级。

　　项目负责人表示，深兰科技工业质检技术先进，在配备小火种等相关核心硬件情况下，经检验，运用到手表、3C等不良品检测中，可以快速识别产品表面存在缺陷的不良品，并结合产线自动化，实现精准归类，仅60张学习图片，即可达到98%准确率，而用300张图片即可保证99%以上准确率。

　　目前，深兰科技智能质检设备已广泛应用在组装件AI检测、平面产品线上质检、机加工件螺钉螺栓打孔AI检测、自动堆垛系统及人工智能分拣系统、PCB印制板线路及锡焊工艺质检、LED灯珠检测、金属及其他材料的外观缺陷检测等多个领域，为传统制造企业节约了人工成本、提升了工作效率。