引言：思謀科技以“致力持續(xù)創(chuàng)新，創(chuàng)造卓越價值”為使命，旨在引領(lǐng)制造產(chǎn)業(yè)優(yōu)化、機器視覺等前沿技術(shù)研究，持續(xù)打造更具拓展性和普惠價值的智能工業(yè)和數(shù)智創(chuàng)新平臺，推動探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級的創(chuàng)新未來。

2019年國家提出人工智能為制造業(yè)轉(zhuǎn)型提升賦能的方針計劃，同時汽車行業(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)域的積累以及對于軸承行業(yè)的認(rèn)知，推出了基于AI機器視覺的汽車軸承智能檢測方案。

ViMo智能工業(yè)平臺為國內(nèi)外超過100家汽車主機廠及零部件企業(yè)提供AI檢測能力，涵蓋了發(fā)動機系統(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。

思謀已經(jīng)在汽車行業(yè)落地了多個外觀檢測項目，覆蓋動力總成系統(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/滾動軸承外觀檢測、剎車卡鉗缺陷檢測、轉(zhuǎn)向節(jié)精磨面缺陷檢測，以及儀表盤外觀終檢等，均為客戶實現(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 ViMo應(yīng)用在更全面的汽車制造場景，助力汽車行業(yè)實現(xiàn)智能制造全面升級。

項目

概況

1.

項目背景

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，一直被譽為汽車的“心臟”部件。德國舍弗勒是全球范圍內(nèi)提供滾動軸承和滑動軸承解決方案、直線和直接驅(qū)動技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)，也是汽車行業(yè)發(fā)動機、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)致軸承表面會產(chǎn)生高反光，也可能摻入雜質(zhì)，增加了缺陷檢測的難度。此前，企業(yè)采用傳統(tǒng)視覺技術(shù)+人工的方式檢測，但遇到了較高的產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險。原因在于，傳統(tǒng)視覺技術(shù)無法對所有缺陷實現(xiàn)100%的外觀檢測。此外，質(zhì)檢工人的檢測水平不穩(wěn)定，頻繁發(fā)生客訴，再加上人員流動性高，用人成本不斷提升。因此，現(xiàn)有的檢測方式已經(jīng)無法滿足企業(yè)對于產(chǎn)品質(zhì)量越來越高的要求。

在舍弗勒全球推動智能化的要求下，舍弗勒大中華區(qū)的團隊與思謀進行合作，利用思謀的AI技術(shù)幫助他們解決軸承質(zhì)量檢測問題。

2. 項目簡介

針對

行業(yè)和

企業(yè)痛點，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與數(shù)據(jù)分析解決方案，依托ViMo智能工業(yè)平臺，同時針對性設(shè)計光學(xué)&核心機械機構(gòu)方案，并搭配工業(yè)大數(shù)據(jù)商業(yè)智能平臺BI，實現(xiàn)了產(chǎn)品的100%自動化智能全檢與檢測數(shù)據(jù)的智能分析。

項目目標(biāo)

（

1

）

實現(xiàn)汽車軸承智能檢測代替人工檢測

；

（

2

）

建立算法、軟件、設(shè)備的一體化檢測系統(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、項目實施概況

源于對軸承生產(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，將OCR字符識別、檢測、分割等定制化AI算法進行融合，形成了一個專門適用于汽車軸承行業(yè)檢測的算法庫，攻克了兩大行業(yè)難題——對生銹缺陷的精準(zhǔn)識別，以及對臟污、壓傷缺陷的精準(zhǔn)區(qū)分，實現(xiàn)了視覺技術(shù)在軸承檢測應(yīng)用的新突破。方案兼容超過20種產(chǎn)品型號，可一次識別23種缺陷，檢出≥99．59％，過檢率≤5％，檢測水平領(lǐng)先行業(yè)。

1. 項目總體架構(gòu)和主要內(nèi)容

基于思謀的人工智能技術(shù)，結(jié)合軸承缺陷檢測的要求，思謀設(shè)計了全流程解決方案，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、機器人、電氣等組成一個自動化設(shè)備，自動化設(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行軸承缺陷的檢測，為軸承提供量測、質(zhì)檢、定位、OCR等技術(shù)的應(yīng)用，同時將數(shù)據(jù)檢測過程的數(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。

項目的實施過程經(jīng)歷了需求分析、打光測試、方案設(shè)計、設(shè)備制造、模型訓(xùn)練、軟件交付等6個階段。

圖2實施過程

2. 算法方案

基于軸承行業(yè)的了解，結(jié)合思謀AI機器視覺技術(shù)，采用多任務(wù)模式將AI OCR、檢測、分割等定制化算法進行融合，形成了一個專門適用于軸承行業(yè)檢測的算法庫。軸承材質(zhì)都是金屬，不同型號的工藝類似，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算法強大的適配性，能夠更好的適應(yīng)不同軸承的檢測要求，做到快速適配。

圖3 軸承檢測算法方案

在軸承項目中，思謀使用了分割算法，由于項目中的缺陷形態(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，在模型中保持一個高分辨率的分支，并且將其與不同低分辨率分支的特征進行融合與交互，來適配項目中不同的缺陷種類，從而達(dá)到最優(yōu)的精度。項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、關(guān)鍵點等任務(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，思謀全部使用了半精度模型，來達(dá)到最快的運行速度，并且相比較與之前的混合精度模型，不會有精度損失。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)場的實時檢測數(shù)據(jù)，通過思謀的ViMo平臺以及ViMo平臺數(shù)據(jù)服務(wù)器進行數(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)場的相機、光源、PLC等對實時生產(chǎn)的產(chǎn)品進行質(zhì)量檢測，檢測的相關(guān)數(shù)據(jù)（圖片、檢測結(jié)果、缺陷類型等）上傳到SMore Vimo，進行AI模型訓(xùn)練，處理后的數(shù)據(jù)通過ViMo數(shù)據(jù)服務(wù)器進行數(shù)字化看板展示。基于不同的缺陷，思謀的AI技術(shù)進行數(shù)據(jù)獨立存儲管理，一方面可以更有效的真的某種缺陷進行數(shù)字增量強化，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. 軸承檢測設(shè)備及多樣性的適配方案

不同的產(chǎn)品線對于設(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設(shè)備（如圖6），可以充分適配客戶對于自動化的要求，從20個/分鐘到80個/每分鐘都可以完美適配，自動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立。

圖6 多樣化汽車軸承檢測設(shè)備

圖7 思謀汽車軸承智能檢測一體機

思謀開發(fā)的汽車軸承智能檢測一體機（圖7 ）具有顯著的性能優(yōu)勢：與產(chǎn)線無縫對接，可以完美適配目前的裝配線，顯現(xiàn)自動化檢測；可以按照檢測需求對缺陷檢測參數(shù)進行自動化配置；可實現(xiàn)整個產(chǎn)品3個面外觀檢測，內(nèi)壁缺陷檢測，實現(xiàn)產(chǎn)品無死角的高精度外觀檢測；采用機器視覺技術(shù)，分類、分割、檢測、智能OCR四大算法的綜合集成方案，實現(xiàn)多種特定要求的完美適配，實現(xiàn)異性O(shè)CR完全識別檢測；檢測速度可達(dá)1200pcs/h。

5. 安全及可靠性

思謀基于AI機器視覺的汽車軸承檢測案例的技術(shù)方案從算法，軟件開發(fā)，機械設(shè)計等完全由思謀自主研發(fā)（如圖8）。

算法層面：思謀基于AI機器學(xué)習(xí)自研的三大算法AI OCR,分割，檢測，針對軸承行業(yè)的特性進行了專業(yè)化的優(yōu)化和開發(fā)，能夠適配同類軸承所有的檢測需求，實現(xiàn)完全自主開發(fā)。

軟件開發(fā)：從最底層的相機集成，到完成的軟件處理邏輯以及AI算法模型的封裝調(diào)用完全由思謀團隊自主開發(fā)，可以做到真的不同項目需求靈活適配的定制化開發(fā)，不受外部影響。

機械設(shè)計：思謀基于AI技術(shù)的要求以及軸承行業(yè)生產(chǎn)的獨特要求，設(shè)計了三款運行方式完全不一樣的自動化設(shè)備，滿足不同生產(chǎn)工藝的要求，完全由思謀自主設(shè)計，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機器視覺的汽車軸承檢測案例區(qū)別于其他競品的地方在于從最開始的光學(xué)方案到整體機械方案再到算法開發(fā)完全行程閉環(huán)，在閉環(huán)的同時又在各個環(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立完成項目落地。

圖9 整體方案效果

7.

其他亮點

（1）可拓展性

思謀針對軸承行業(yè)的算法，通過大量的項目驗證后，可以將模型抽離出來行程針對以特定金屬產(chǎn)品行業(yè)的通用算法庫，不僅僅可以檢測軸承，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機器視覺的汽車軸承檢測方案使用在軸承防銹處理以后，整個表面都存在一封防銹油，思謀設(shè)計的方案一方面可以無視防銹油的影響，提升了檢測效率，另一方面也避免了檢測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)中非常重要的檢測項，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技術(shù)中一直無法很好的解決。思謀的AI技術(shù)針對于該種缺陷項，設(shè)計開發(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)生銹面積進行不同風(fēng)險等級的提示報警。

三、下一步實施計劃

1. 計劃1--客戶企業(yè)內(nèi)部擴大應(yīng)用

在舍弗勒集團進行縱向推廣，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. 計劃2--行業(yè)內(nèi)推廣應(yīng)用

利用思謀的AI算法框架，在國內(nèi)其他軸承廠商進行橫向推廣，在不泄露或者復(fù)用其競爭對手?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機器視覺軸承檢測方案。

3.

計劃3--全面推廣應(yīng)用

汽車軸承AI質(zhì)檢項目是基于思謀的ViMo智能工業(yè)平臺研發(fā)的，該平臺是一個全鏈路工具化智能平臺，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，本項目的底層方法、技術(shù)可復(fù)制到汽車零部件的其他產(chǎn)品檢測中，例如零部件溢膠檢測、散熱器外觀檢測、汽車微小元器件字符檢測、機油濾清器缺陷檢測、安全閥缺陷檢測。同時，也可復(fù)制到消費電子、新能源電池、半導(dǎo)體、泛半導(dǎo)體、食品等行業(yè)的產(chǎn)品檢測中。

四、項目創(chuàng)新點和實施效果

1. 項目先進性及創(chuàng)新點

（1）攻克兩大行業(yè)難題

攻克了兩大行業(yè)難題——對生銹缺陷的精準(zhǔn)識別，以及對臟污、壓傷缺陷的精準(zhǔn)區(qū)分，實現(xiàn)了視覺技術(shù)在軸承檢測應(yīng)用的新突破。方案兼容超過20種產(chǎn)品型號，可一次識別23種缺陷，檢出≥99.59%，過檢率≤5%，檢測水平領(lǐng)先行業(yè)。（2）實現(xiàn)百分百人力替代

思謀基于AI機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)了新的檢測算法，能夠在復(fù)雜的背景下準(zhǔn)確的識別檢測這兩種缺陷

（3）行業(yè)首創(chuàng)的光學(xué)整體方案

思謀行業(yè)首創(chuàng)獨特的光學(xué)整體方案采用站立式旋轉(zhuǎn)拍照，設(shè)計了主動+從動雙軸模式，既能解決軸承OD面平放成像時造成的像素失真、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、尺寸等真實信息，保證檢測的穩(wěn)定性（圖10）。在機械設(shè)計方面，思謀自主設(shè)計了設(shè)備方案，適用于大、中、小型各種尺寸軸承的缺陷檢測，最快檢測速度達(dá)到120個/分鐘，比行業(yè)平均水平高出至少50%，可無縫對接客戶產(chǎn)線，并能快速適應(yīng)產(chǎn)品切換需求。

圖10 獨特的光學(xué)整體方案和算法方案

2. 實施效果

圖11 實施效果示意圖

思謀汽車軸承智能檢測與數(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，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，實現(xiàn)AI全檢，為企業(yè)節(jié)省人力成本約80%，實現(xiàn)每條產(chǎn)線節(jié)省6人/每天（圖11）。幫助企業(yè)真正意義上實現(xiàn)的自動化生產(chǎn)，解決掉了生產(chǎn)環(huán)節(jié)上最后一個人員密集型工位，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)人對思謀給予了高度評價：“思謀AI技術(shù)解決了一直困擾平臺的產(chǎn)品質(zhì)量問題，流入市場的產(chǎn)品真正實現(xiàn)了零缺陷。”