工業(yè)PC的計算機視覺解決方案有助于改進缺陷檢測

利用上海Deepsight先進的計算機視覺和直接運行在您的工業(yè)PC上的深度學(xué)習(xí)軟件，在產(chǎn)品裝運前發(fā)現(xiàn)缺陷，從而改造工廠。

當有缺陷的產(chǎn)品出廠時，客戶投訴的成本很高，產(chǎn)品退貨成本、報廢成本和品牌受損都會造成損失。上海Deepsight的工業(yè)PC（IPC）解決方案采用深度學(xué)習(xí)、計算機視覺和圖像處理的最新創(chuàng)新技術(shù)，幫助改進產(chǎn)品出廠前的缺陷檢測。

挑戰(zhàn)

耗時的人工缺陷檢查導(dǎo)致一家知名輪胎制造商在中國的工廠裝運缺陷產(chǎn)品，這反過來導(dǎo)致客戶投訴，并增加將缺陷輪胎退回工廠的人工和運輸成本。這些成本削減了公司的利潤，公司的品牌聲譽也受到了影響。

解決方案

該公司轉(zhuǎn)向上海深視幫助提高產(chǎn)品質(zhì)量。上海深視多年來一直專注于計算機視覺和人工智能領(lǐng)域，擁有強大的研發(fā)能力和豐富的機器視覺解決方案經(jīng)驗。上海Deepsight的Deep Inspect解決方案通過Intel?發(fā)行的OpenVINO降低了設(shè)備成本? 直接在基于英特爾體系結(jié)構(gòu)的IPC上運行圖像處理和推理算法的工具箱。該解決方案具有很高的可擴展性，并且在發(fā)現(xiàn)新的缺陷時能夠快速適應(yīng)?？梢蚤_發(fā)和訓(xùn)練新的缺陷算法，然后將其部署到同一個IPC系統(tǒng)中，以便隨著時間的推移繼續(xù)適應(yīng)制造過程中的異常/缺陷。

結(jié)果

該解決方案基于深度學(xué)習(xí)，依靠Intel?Core強大的計算能力? i7處理器和集成Intel圖形處理單元（GPU）。利用OpenVINO工具箱對基于Intel處理器的硬件進行加速，使檢測算法在單個IPC上穩(wěn)定運行。該解決方案比人工檢測速度快得多（能跟上生產(chǎn)線，提高效率），且不易因人為主觀觀察而產(chǎn)生疲勞或不一致。此外，檢測準確率攀升至99.9%，而人工檢測的平均準確率約為90%，每條生產(chǎn)線的人工成本降低了約49000美元。在制造過程中更快、更早地發(fā)現(xiàn)缺陷對工廠產(chǎn)生了巨大的影響。該解決方案每年減少了10000多起客戶投訴。該公司目前已在其他生產(chǎn)線部署了該解決方案，并計劃將其用于其他相關(guān)的檢查任務(wù)。

將制造缺陷控制在最低限度，以控制成本并保持競爭力。

每一家工廠都致力于生產(chǎn)高質(zhì)量的產(chǎn)品。但原材料和設(shè)備的變化導(dǎo)致的誤差是不可避免的。歷史上，制造商使用手動檢查流程來查找缺陷。但這種方法也有缺點。

?訓(xùn)練時間長?；巳齻€月的時間來培訓(xùn)員工尋找什么。

?效率低下。一旦經(jīng)過培訓(xùn)，人工檢查可以準確，但耗時。手工檢驗員跟不上生產(chǎn)線的速度，只好把輪胎運到倉庫進行檢驗。

?疲勞。有時檢查會占用員工80%的時間，這可能會很累。有些缺陷很小，很難檢測到。疲勞會導(dǎo)致準確度降低，而且隨著時間的推移還會損害員工的視力。許多檢查員很快離職，導(dǎo)致招聘、培訓(xùn)和成本問題。

?不一致。人類的觀察自然是主觀的，基于不同水平的經(jīng)驗或技能-這意味著檢查的準確性可以因人而異。

這家位于中國的領(lǐng)先輪胎制造商的工廠非常熟悉手工檢查的局限性。在一個充滿挑戰(zhàn)的經(jīng)濟環(huán)境中，提高生產(chǎn)率、控制勞動力成本以及將缺陷產(chǎn)品退回工廠的相關(guān)費用的壓力越來越大。此外，競爭也很激烈。中國有數(shù)百家輪胎生產(chǎn)商，年產(chǎn)量高達8億輛（約占全球輪胎產(chǎn)量的三分之一），中國擁有2.4億輛汽車。因此，輪胎生產(chǎn)企業(yè)誰能生產(chǎn)出更好的產(chǎn)品，就能提高客戶滿意度和品牌美譽度。

在工業(yè)PC上運行計算機視覺和深度學(xué)習(xí)

當最微小的缺陷可以損害制造商的生產(chǎn)力和盈利能力時，一切都很重要。為了尋求一種加快缺陷檢查和提高準確性的方法，該公司與一家系統(tǒng)集成商上海深視（Shanghai Deepsight）接洽。深植于工業(yè)領(lǐng)域，上海深視擁有多年的經(jīng)驗，并成功部署了許多高精度、高穩(wěn)定性的測試產(chǎn)品，幫助客戶解決問題。

上海Deepsight的Deep Inspect解決方案結(jié)合了成像設(shè)備和深度學(xué)習(xí)的計算機視覺算法，由OpenVINO工具包加速。該解決方案運行在邊緣，直接在現(xiàn)代工業(yè)PC上，使用高性能CPU和集成的GPU包。圖像數(shù)據(jù)由成像系統(tǒng)采集，通過軟件傳輸?shù)竭吘壴O(shè)備進行實時檢測和分析。檢測結(jié)果通過網(wǎng)絡(luò)傳回生產(chǎn)線，進行產(chǎn)品合格/不合格分類。

該解決方案包括以下組件：

?成像系統(tǒng)：相機、鏡頭、光源和機械結(jié)構(gòu)（不同類型的缺陷需要不同的成像系統(tǒng)才能獲得最佳圖像）

?邊緣設(shè)備：工業(yè)PC、顯示器，用于顯示圖像分析和數(shù)據(jù)存儲

?軟件：上海Deepsight的Deep Inspect 用于缺陷檢測和OpenVINO 工具包用于加速工作負載。

新的測試設(shè)備直接取代原有的測試設(shè)備，配置的接口可以直接連接到客戶的生產(chǎn)線?？蛻艨梢酝ㄟ^抽樣檢查溶液的準確性和穩(wěn)定性。

工廠的新時代

利用機器視覺進行缺陷檢測，可以降低人工成本、不良品返廠成本和報廢成本?；跈C器視覺的檢測不需要長時間的培訓(xùn)。該解決方案可以每秒鐘檢查兩個輪胎，很容易跟上生產(chǎn)線，節(jié)省了以前在檢查前將輪胎運送到倉庫的時間。該解決方案能夠每天實時檢查20000多個輪胎；更高的速度和效率意味著更低的成本。它具有很高的客觀性和無疲勞性，因此它可以連續(xù)運行，不受疲勞的影響，從而獲得更大的一致性。

在裝運前發(fā)現(xiàn)缺陷可以避免產(chǎn)品返回工廠進行更換的成本和品牌聲譽的損害。在制造過程中早期檢測缺陷的能力似乎只是一個小小的改變。然而，它阻止了額外的和昂貴的制造步驟潛在地掩蓋缺陷和允許有缺陷的產(chǎn)品運送給客戶。由此產(chǎn)生的節(jié)約潛力是巨大的。

基于人工智能的深度學(xué)習(xí)推理需要大量的計算資源。傳統(tǒng)上，專門的機器視覺平臺配備昂貴的專用gpu來運行這些工作負載。但上海Deepsight的解決方案針對Intel架構(gòu)進行了優(yōu)化，并使用OpenVINO工具箱來加速跨CPU核心和集成高性能GPU的深度學(xué)習(xí)算法。因此，該解決方案在一臺配備英特爾酷睿i7處理器的工業(yè)PC上運行，這意味著工廠可以在不增加資本開支的情況下實現(xiàn)更高的自動化程度、更高的產(chǎn)品質(zhì)量和更高的品牌知名度。

許多基于IPC的深度學(xué)習(xí)推理系統(tǒng)也使用虛擬化技術(shù)運行其他工作負載，允許將多個工作負載合并到單個IPC平臺上。當使用上海Deepsight解決方案為工廠添加基于機器視覺的深度學(xué)習(xí)時，這將降低成本、功耗、散熱和所需的網(wǎng)絡(luò)連接。

Intel?Innovation Drives Industry 4.0上海Deepsight的創(chuàng)始人曾在英特爾的計算機視覺實驗室工作，因此該公司在人工智能視覺領(lǐng)域擁有豐富的經(jīng)驗，并熟悉英特爾最新的硬件和軟件技術(shù)。英特爾和上海深視致力于通過合作和開放的交流來改變制造業(yè)。上海Deepsight與英特爾工程師密切合作，開發(fā)了Deep Inspect解決方案，以優(yōu)化運行在基于Intel?處理器的硬件上，并利用Intel在計算機視覺和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的工作。

例如，OpenVINO工具箱為開發(fā)人員提供了在各種英特爾處理器（包括英特爾酷睿i7處理器）上改進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能，并幫助他們進一步解鎖經(jīng)濟高效的實時視覺應(yīng)用程序。該工具包支持深入學(xué)習(xí)推理和跨CPU核心和集成Intel GPU的異構(gòu)執(zhí)行。

上海Deepsight選擇使用OpenVINO toolkit，是因為它的內(nèi)置優(yōu)化使他們能夠快速部署解決方案，而且它為基于Intel處理器的硬件和深度學(xué)習(xí)提供了顯著的性能改進。這意味著上海Deepsight可以最大限度地發(fā)揮現(xiàn)有Intel體系結(jié)構(gòu)的性能，提高推理效率，并實現(xiàn)極為經(jīng)濟高效的解決方案。除了Intel Core i7處理器和OpenVINO toolkit，該解決方案還使用Intel?Gigabit Power over Ethernet（PoE）網(wǎng)絡(luò)適配器。

在工業(yè)PC上運行的高精度缺陷檢測解決方案

昂貴的基于GPU的推理設(shè)備不再需要在工廠中運行計算機視覺工作負載。借助上海Deepsight的Deep Inspect解決方案，工廠可以使用基于Intel架構(gòu)的工業(yè)PC運行機器視覺缺陷檢測，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量并降低設(shè)備成本。該方法速度快，精度達99.9%，具有可擴展性，并且機器學(xué)習(xí)算法可以適應(yīng)新類型缺陷的發(fā)現(xiàn)。配備Intel Core i7處理器的耐用工業(yè)PC提供了工廠環(huán)境所需的可靠性和高可用性。

部署Deep Inspect后，客戶投訴每年減少10000多起，該解決方案幫助每個生產(chǎn)線降低了約49000美元的人工成本1。制造商受益于客戶滿意度的大幅提高，以及由于更少的缺陷產(chǎn)品返回工廠而帶來的大量節(jié)省。基于在中國工廠的初步部署成功，該公司現(xiàn)在正在其他生產(chǎn)線部署該解決方案，并計劃將其用于整個組織的其他相關(guān)檢查項目。

在采用DeepSight計算機視覺解決方案之前，半年內(nèi)有6000多個缺陷輪胎被退回。在部署了DeepInspector后，上半年只退回了幾十個缺陷輪胎，這不僅大大提高了客戶滿意度，還節(jié)省了大量的運輸成本。

基于在中國工廠的初始部署成功，該公司現(xiàn)在正在其他生產(chǎn)線部署該解決方案，并計劃將其用于整個組織的其他相關(guān)檢查項目。

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