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專利技術加持下 百度智能質檢讓缺少工人的制造業渡過疫情難關
作者: 佚名 時間:2020-2-20文章來源:驅動之家訪問量:1030

嚴峻疫情下如何安全恢復生產成為企業當下之急。2月10日的央視《新聞聯播》對百度用ai技術幫助企業在疫情期安全運行進行了報道。百度的智能質檢設備發揮了巨大作用,獲得了企業界和網友點贊。

(2月10日,央視《新聞聯播》報道,百度智能質檢系統幫助企業在疫情期實現了安全運行)

央視《新聞聯播》中提到的企業叫精研科技,是一家為手機等3c產品生產精密零部件的制造企業,主要服務三星、oppo、特斯拉等海內外客戶,承接大量訂單。在使用百度智能質檢設備的精密零部件制造車間,沒有幾個人,但生產一直沒停。以前需要上千名員工,現在十臺無人值守的設備就能夠實現24小時工作,比人工檢測效率提升近10倍。在這個智能幫手的有力支持下,精研科技解決了疫情期多數工人無法返廠的難題,同時還減少了車間里疫情傳染的風險。

(2月10日,央視《新聞聯播》報道,百度智能質檢技術幫助企業在疫情期安全運行)

這臺自動化監測質檢設備——“外觀缺陷視覺檢測設備”由百度和微億制造聯合打造,單臺設備達到10名工人的檢測量,1秒內對零部件6個面30多種缺陷進行準確的檢測。拿生產手機零件為例,質檢環節,是整個流水線的最后一環。一個小小的數據頭,可能30多項瑕疵讓其淪落為殘次品,有縫隙,有裂痕,有刮擦等等。零件愈小,越考驗質檢的精準有序,高速運轉。實踐中,百度質檢設備在數據線的金屬頭檢測中,能檢測出33種缺陷,漏檢率不到0.1%,做到了滿足制造企業生產要求。

目前,百度在智能質檢領域專利申請量達40余件,涵蓋了對精密零部件、液晶面板、電子零部件、鋼鐵等多種產品的缺陷檢測技術方法,助力該產品能廣泛應用到各行各業。

“顯示屏外圍電路檢測方法”專利,采用深度卷積神經網絡對電路缺陷進行訓練以獲得缺陷檢測模型,并根據模型的部署情況,發送至部署該模型的最佳服務器。該方法避免了電路圖檢查過程中的主觀因素影響,提高了檢測準確度。

此外,專利申請“用于檢測單晶硅太陽能電池的方法”實現了利用基于語義分割的卷積神經網絡對單晶硅太陽能電池進行檢測,無需再由人工對單晶硅太陽能電池進行檢測。

在目前鋼鐵企業的連鑄坯生產線上,質檢系統中缺陷的檢測和定位嚴重依賴于經驗知識,百度智能云開發了“連鑄坯質量檢測方法”, 利用深度神經網絡模型坯的質量進行檢測。系統根據線上預測模型的部署情況實時進行調度,將系統采集的圖片發送至云端,完成質量檢測,提高連鑄坯質量檢測效率。

(2月10日,央視《新聞聯播》報道,精研科技董事長王明喜稱百度智能質檢系統提升了質檢效率)

不僅僅是智能質檢技術領域,百度在人工智能各個領域都具有領先的技術優勢和專利儲備。在2019年12月國家工業信息安全發展研究中心發布的《人工智能中國專利技術分析報告》中顯示,中國人工智能專利申請量排名中,百度以5712件位列第一,以明顯優勢領跑。而在深度學習領域,wipo于2019年發布的首份人工智能技術趨勢報告中,百度專利申請量位于全球第二,超越微軟、谷歌、ibm等企業及科研機構。同樣的,由知識產權出版社i智庫發布的《中國人工智能專利價值及競爭力報告》榜單,百度更是名列榜首。無論是從專利的數量,還是從專利的價值和競爭力角度,都體現出百度作為國內人工智能領域“頭雁”的實力。

依靠百度的ai技術優勢,百度智能質檢性能更強大,受環境變化影響更小,靈活度包容度也更高。而這樣一款定制化的質檢方案,百度根據制造廠的需求,僅需要兩到三周,就可快速上線。

制造業在中國經濟中占據極其重要的地位,生產離不開制造企業。而疫情之下,大量工廠員工延遲返崗復工時間,制造企業若想恢復生產,急需新的出路。百度的人工智能正在為一些制造企業提供代替人力的智能幫手,不但為工廠節省了大量人力,而且生產效率提高了數倍。

百度希望為更多的制造業企業提供智能化服務,如果您的企業需要百度的智能制造技術,或者想成為百度的合作伙伴一起服務制造業,請發郵件到:[email protected],百度會第一時間與您聯系,給予合作與支持。

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