工业AI应用案例-兼容多架构的AI质检解决方案.pdf

工业AI在质检领域的应用带来了显著的提升，但同时也面临着一系列挑战。首先，AI质检效果的不稳定性和数据收集的难题是首要挑战。由于工业生产中往往依赖人工质检，因此高质量的缺陷样本数据匮乏，需要从零开始采集。这涉及到复杂的自动化采集系统设计，包括镜头、光源、工业相机等多个环节，对技术供应商提出了高要求。 其次，质检标准的模糊性导致了精确判定和分类的困难。质检员的主观判断和经验差异可能导致同一缺陷的不同判定，增加了错误率。传统AOI设备在处理复杂在线场景时，检测精度不足，可能导致过多的误判，增加人工复检成本。 此外，检测需求的多样性和复杂性也是一个挑战。随着技术的进步，如AI、5G和超高清技术的应用，检测标准不断升级，例如在触显领域的精度要求从15微米提升到10微米。3D盖板玻璃等复杂产品的检测需要更高级别的视觉算法和光学系统，使得问题更为复杂。 再者，AI模型上线后的迭代优化成本高昂。一旦模型失效，需要下线重新优化，这不仅增加了运维成本，还影响了生产效率。 市场对AI质检的需求日益增长，软件和解决方案市场呈现出强劲的增长势头，尤其是3C和半导体行业。供应商提供包括AI训练平台、检测装备和定制检测系统在内的多样化产品。AI质检解决方案涵盖了软硬件集成，如AI训练、推理设备、工控机、光源成像设备和自动化设备等，以及与MES、CRM、ERP等业务系统的对接。 为了应对这些挑战，技术供应商需要加强小样本学习算法的研发，深化对工业业务场景的理解，构建丰富的合作生态，同时开发能够适应多架构、易于管理和优化的一体化质检平台。AI模型的持续改进和与现有生产线的无缝集成将是未来工业AI质检解决方案的关键发展方向。