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散热片工厂AI检测应用方案

2022/8/9

案例背景

过去,大多数工厂部件都由员工进行目视检查。虽然为检察员提供了培训,但基于个人感知的检查,难以统一标准。此外,视觉疲劳、员工流动导致生产线漏检率较高。

此外,如果工厂缺乏具备编程能力的员工,他们对机器视觉检测的理解将非常有限。因此,即使工厂愿意开展科技手段提升检测效率降低漏检率,多数工厂也缺乏这样的能力。

研华科技和 Smasoft之间的合作,帮助制造业从人工视觉检测转向 AI 检测。将 rule-based 机器视觉和 AI 视觉识别相结合的解决方案,不仅是解决工厂问题的完美答案,而且有助于引入自动检测系统。

系统简介

该散热器厂最初有三个主要的检查站,由多名检查员进行尺寸、厚度和外观检查。Smasoft当前的自动软件开发平台(SmaSEQ)集成了模块化视觉检测、运动控制、I/O控制、AI 瑕疵检测工具(SmaAI)、AI 训练和其他功能,创建一台散热器检查机,可以进行三种类型的检查,同时不断训练AI深度学习模型,以进一步降低漏检率并提高检查质量。

SmaSEQ 具有用户友好的交互界面,易于学习。在参加软件的培训课程后,操作员能够轻松操作SmaSEQ,尽管他们没有工程背景或对 AI 深度学习不够了解。SmaSEQ 简单明了,不需要复杂的程序设置,允许系统集成商和最终用户自己训练机器。

Smasoft 的软件和研华的硬件在优化散热器检测机的 AI 系统方面发挥着重要的作用。Smasoft 采用研华 i-Modules 紧凑型无风扇系统 MIC-770,并内置 NVIDIA Jetson® Xavier MIC-730AI 推理系统。

过去,Smasoft 采用了其他公司的 IPC,其中一些客户由于 IPC 尺寸过大而要求更换,有些 IPC 导致系统不稳定。研华的MIC系列即使在长时间老化过程后仍保持稳定。如果需要额外的 I/O 接口,可以在任何给定时间扩展MIC系列。这节省了重新评估每个项目硬件的需要。

系统需求

AI 检测设备中使用的两款研华嵌入式系统,分别执行不同的任务。安装有 SmaSEQ 的 MIC-770 控制检测站流程,并进行 rule-based 视觉检测,以确定散热器的尺寸和厚度是否符合标准。

此外,安装有 SmaAI 的 MIC-730AI 进行 AI 图像分析,素材来自SmaAI 提供 Smasoft 从客户处收集的缺陷产品的图像,用以比较和识别有外观缺陷的散热器。。SmaAI 完成相关训练后,将训练后的模型放入 MIC-730AI。然后可以进行 AI 视觉检查,以评估平整度,并识别难以通过一般物理规则分类的压碎、污渍、划痕和其他瑕疵。

Smasoft 的自动 AI 软件与研华的硬件相结合,使散热器工厂能够在三个月内完成AI检验机的组装和测试。

Smasoft 表示,“最初,客户工厂预计新系统的准确率为90%,但 Smasoft 和研华的解决方案的准确率高达97%,远远超过客户的要求。” 过去,一条生产线有10名检验员。对每个散热器进行三种类型的检查需要30秒。今天,只需要一名检查员进行最终重新检查,完成任务只需4秒。因此,该解决方案的引入不仅降低了人工成本,还提高了检查效率。

此外,该 AI 检测方案采用分布式架构设置,MIC-770 与多个 MIC-730AI 合作进行AI推断。因此,当工厂想要实施额外的 AI 检测或提高检测速度时,它可以通过网络电缆简单地安装额外的 MIC-730AI,为我们的客户提供未来工厂扩展的便利。

关键特性

  • 经济高效的解决方案和灵活的结构,允许同时结合 rule-based 的机器视觉方法和 AI 检测方案。
  • 灵活的分布式架构配置,方便未来工厂扩展。
  • 这种 AI 智能检测解决方案简单、直接,不需要复杂的程序设置,允许系统集成商和最终用户自己做机器训练。

AI IEM  Partner

Smasoft 是一家专注于工业自动化的软件开发公司。Smasoft 通过强调更加多样化的应用方法,为其用户提供了一个全新的视角,并推动其合作伙伴在众多平台上的增长,从而彻底改变了自动化软件模型。


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基于 NVIDIA Jetson® Xavier AI 推理系统

紧凑型无风扇系统,配备第8代Intel®内核™ i CPU(LGA 1151)+ GPU i Module,1个PCIe x16+1个PCIe x4,2x 前面板可访问存储托架

AINavi 是基于深度学习的图像分析软件,包括 AI 瑕疵检测工具和独立的 AI 培训软件。

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