慕尼黑展直击｜AI瑕疵检测解决方案——让AI成熟落地，一站式标注训练部署
2023/4/21
慕尼黑上海电子设备展第二天，研华展位人气爆棚，新产品、新方案展台获得了客户极大的关注和热度。本次展会，研华也重磅推出了AI视觉应用——连接器AI瑕疵检测解决方案。
智慧型手机市场素来处于竞争激烈的态势，手机品牌大厂为了提升客户黏着度，不只在产品设计上追求功能强大、外型轻薄，在生产制造上亦用越来越严苛的标准来要求代工厂，确保交到消费者手中的产品都具有相同品质。
为此研华与合作伙伴偲倢科技推出以AI瑕疵检测软件AINavi搭配研华硬件的连接器AI瑕疵检测方案。以AI进行产品外观瑕疵检测，取代既有人工目检流程，一来减少作业人力，降低缺工问题对生产进度的影响，二来提高出货品质，与手机品牌厂建立信赖度更深的合作关系。
人工目检外观瑕疵的三大问题
连接器的品质管控有好几道关卡。从尺寸检测、防水检测、插拔离测试到外观瑕疵检测，在前端几项检测，该连接器制造商都已经做到自动化，唯有外观瑕疵检测使用人工目检的方式。
原因在于，连接器的外观瑕疵检测是一项复杂度较高的工程。由于连接器同时有金属和塑胶两种材质，各有不同瑕疵，导致瑕疵种类多且复杂，如果使用自动化检测常用的做法-AOI自动化光学检测设备，可能会有很多瑕疵检测不出来，必须搭配作业员进行复检，而且还只能选择手机品牌客户指定的AOI设备商，无法自主决定。
而人工目检的背后却存在三个问题：
第一是检测品质不稳定，每个目检员基于经验或其他因素，使其对瑕疵的定义不完全相同，同样一种瑕疵可能有些人会放行、有些人却会判为不良品，相对影响产品的品质稳定度。
第二是成本问题，产线末端的人工目检支出是控制生产成本最关键之处，若能降低便可有效管控成本。
第三则是隐含缺工风险，大量目检员的背后，不只是成本问题，在少子化、缺工现象日益加剧的情况下，也将对产线运作稳定度造成影响。
以AINavi结合研华AI主机，推动外观瑕疵检测自动化
该连接器AI瑕疵检测方案可用于耳机 contact plug、Type C充电器、Type C手机线、Type C耳机等产品线引进AINavi进行全自动检测。
这款机器采用三轴高速飞拍设计，其中Z轴可以调整光源和相机镜头的位置，这样可以方便生产商进行样品更换，同时也能够满足高效量产的需求。在拍摄过程中，这款机器的飞拍特性可以减少停顿时间，提高检测效率。当然，这也需要极佳的取像技术和运动控制能力。在软件设计方面，采用了棋盘式的AI辨识结果显示，这样可以更方便地进行现场产品质量控制。
通过 AINavi 中算法可进行图片搜索，就 Type C 外观进行瑕疵检测，明确标示出刮伤、毛边、脏污等重大瑕疵的种类和位置，客户可就 AI 给予的阀值、瑕疵面积及位置进行产品质量管控。
研华与偲倢科技联合开发的AI瑕疵检测软件AINavi，是一款专注于缺陷检测、目标识别、产品分类的深度学习视觉软件，其中包含两大功能：分别是推理和训练。在AINavi上，可以完成数据的管理、数据的标注和预先处理、训练和推理的判断、部署模型等等。
研华AINavi在产品性能定位上主要应用有：缺陷检测、产品分类、品质检验、字符识别。同时研华AINavi也可以和AOI结合，大大提升检测效率和精确度，多种统一的API接口，使得应用更有弹性。在此基础上，研华可为用户提供了一套完整的硬件解决方案：包含相机、图像采集卡、GUP、工控平台等。
软硬一体，让AI成熟落地
AINavi在硬件的配搭上，采用比较弹性的架构，让客户可以根据项目多元化的选择配置，客户可以在原有的AOI机台上，采用电脑插上GPU卡的方式，将原有的设备轻松升级加入AI功能，也可以通过网络线路搭载AI，方便随时可以扩充AI引擎。
这一方式非常适用于已经应用AOI检测设备的客户，其自动化流程基本是已经串联起来了，要做的就是外挂一个AI检测功能，让既有的设备可以更智能。对此，借助研华硬件产品MIC-730AI以及函式库，客户只需要把函式库植入原有设备的程式中，该AOI检测设备就可以和MIC-730AI做贯通，如此一来，即可让原有设备无缝升级为具备AI瑕疵检测功能。
在硬件设备中，研华MIC-770作为配备了i-Modules可扩充插槽的紧凑型无风扇系统，可控制机器相机、光源、马达等；MIC-730AI作为AI 推理平台，是一个独立的运算平台，可以通过一根网线就与任何工业电脑连接，具有体积小、功耗低等优势，以及内置NVDIA Jetson Xavier图形处理器，可以实现高速的优化。
AINavi可以做到漏检率1%以下及机台良率95%以上，因此可以省去目检员人力配置，将人力移转至其他作业流程，同时降低生产成本及潜在的缺工影响。
结束语
以新技术变革生产，促进客户降本增效的真正落地，是研华一直在践行的事情，推动AI技术赋能制造业只是其中之一，据了解除了工业制造，研华的AI技术与产品解决方案已经在智慧交通、智慧物流、智能机器人等领域实现了大量的落地与应用，为各个产业的AI应用落地贡献了研华力量。
