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专利技术加持下 百度智能质检让缺少工人的制造业渡过疫情难关
2020-02-19 16:31:31  作者:CLY 编辑:CLY   点击可以复制本篇文章的标题和链接

严峻疫情下如何安全恢复生产成为企业当下之急。2月10日的央视《新闻联播》对百度用AI技术帮助企业在疫情期安全运行进行了报道。百度的智能质检设备发挥了巨大作用,获得了企业界和网友点赞。

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(2月10日,央视《新闻联播》报道,百度智能质检系统帮助企业在疫情期实现了安全运行)

央视《新闻联播》中提到的企业叫精研科技,是一家为手机等3C产品生产精密零部件的制造企业,主要服务三星、OPPO、特斯拉等海内外客户,承接大量订单。在使用百度智能质检设备的精密零部件制造车间,没有几个人,但生产一直没停。以前需要上千名员工,现在十台无人值守的设备就能够实现24小时工作,比人工检测效率提升近10倍。在这个智能帮手的有力支持下,精研科技解决了疫情期多数工人无法返厂的难题,同时还减少了车间里疫情传染的风险。

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(2月10日,央视《新闻联播》报道,百度智能质检技术帮助企业在疫情期安全运行)

这台自动化监测质检设备——“外观缺陷视觉检测设备”由百度和微亿制造联合打造,单台设备达到10名工人的检测量,1秒内对零部件6个面30多种缺陷进行准确的检测。拿生产手机零件为例,质检环节,是整个流水线的最后一环。一个小小的数据头,可能30多项瑕疵让其沦落为残次品,有缝隙,有裂痕,有刮擦等等。零件愈小,越考验质检的精准有序,高速运转。实践中,百度质检设备在数据线的金属头检测中,能检测出33种缺陷,漏检率不到0.1%,做到了满足制造企业生产要求。

目前,百度在智能质检领域专利申请量达40余件,涵盖了对精密零部件、液晶面板、电子零部件、钢铁等多种产品的缺陷检测技术方法,助力该产品能广泛应用到各行各业。

“显示屏外围电路检测方法”专利,采用深度卷积神经网络对电路缺陷进行训练以获得缺陷检测模型,并根据模型的部署情况,发送至部署该模型的最佳服务器。该方法避免了电路图检查过程中的主观因素影响,提高了检测准确度。

此外,专利申请“用于检测单晶硅太阳能电池的方法”实现了利用基于语义分割的卷积神经网络对单晶硅太阳能电池进行检测,无需再由人工对单晶硅太阳能电池进行检测。

在目前钢铁企业的连铸坯生产线上,质检系统中缺陷的检测和定位严重依赖于经验知识,百度智能云开发了“连铸坯质量检测方法”, 利用深度神经网络模型坯的质量进行检测。系统根据线上预测模型的部署情况实时进行调度,将系统采集的图片发送至云端,完成质量检测,提高连铸坯质量检测效率。

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(2月10日,央视《新闻联播》报道,精研科技董事长王明喜称百度智能质检系统提升了质检效率)

不仅仅是智能质检技术领域,百度在人工智能各个领域都具有领先的技术优势和专利储备。在2019年12月国家工业信息安全发展研究中心发布的《人工智能中国专利技术分析报告》中显示,中国人工智能专利申请量排名中,百度以5712件位列第一,以明显优势领跑。而在深度学习领域,WIPO于2019年发布的首份人工智能技术趋势报告中,百度专利申请量位于全球第二,超越微软、谷歌、IBM等企业及科研机构。同样的,由知识产权出版社i智库发布的《中国人工智能专利价值及竞争力报告》榜单,百度更是名列榜首。无论是从专利的数量,还是从专利的价值和竞争力角度,都体现出百度作为国内人工智能领域“头雁”的实力。

依靠百度的AI技术优势,百度智能质检性能更强大,受环境变化影响更小,灵活度包容度也更高。而这样一款定制化的质检方案,百度根据制造厂的需求,仅需要两到三周,就可快速上线。

制造业在中国经济中占据极其重要的地位,生产离不开制造企业。而疫情之下,大量工厂员工延迟返岗复工时间,制造企业若想恢复生产,急需新的出路。百度的人工智能正在为一些制造企业提供代替人力的智能帮手,不但为工厂节省了大量人力,而且生产效率提高了数倍。

百度希望为更多的制造业企业提供智能化服务,如果您的企业需要百度的智能制造技术,或者想成为百度的合作伙伴一起服务制造业,请发邮件到:aim_cues@baidu.com,百度会第一时间与您联系,给予合作与支持。

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