對于任何一件工業(yè)品來講，瑕疵都是關(guān)乎企業(yè)生存，乃至社會安全的重要因素。盡管瑕疵檢測十分重要，但隨著產(chǎn)品精密度越來越高，瑕疵檢測也變得越來越難。基于對行業(yè)發(fā)展的深刻認(rèn)知，英特爾通過與深視科技合作，為工業(yè)品瑕疵檢測提供了一套行之有效的解決方案，助力企業(yè)識微見遠(yuǎn)。

韓非子云，千丈之堤，以螻蟻之穴潰；百尺之室，以突隙之煙焚。戰(zhàn)國時(shí)期，魏國相國白圭善于筑堤防洪，對于小洞——即使只是螞蟻洞都極其重視。在其治下，魏國從未鬧過水災(zāi)。

這其中蘊(yùn)藏的真理放在現(xiàn)代也同樣適用——在制造領(lǐng)域，對于任何一件工業(yè)品來講，瑕疵都是關(guān)乎企業(yè)生存，乃至社會安全的重要因素。

盡管瑕疵檢測十分重要，無論是企業(yè)還是政府都為之投入了大量的人力物力，但隨著工業(yè)產(chǎn)品精密度越來越高，瑕疵檢測也變得越來越難。傳統(tǒng)人工檢察員判斷的準(zhǔn)確率通常保持在90%-95%之間，隨著產(chǎn)品數(shù)量的不斷增加，流向市場的不合格產(chǎn)品數(shù)量急劇增加。

以車輛行業(yè)為例，據(jù)公安部統(tǒng)計(jì)，截至2018年年底，全國汽車保有量達(dá)2.4億輛，比2017年增加2285萬輛，增長10.51%。不只是汽車，隨著大眾消費(fèi)能力的不斷提高，各種工業(yè)產(chǎn)品數(shù)量正呈指數(shù)級增長。

越來越多的產(chǎn)品數(shù)目，僅靠人工幾乎不可能達(dá)到完全準(zhǔn)確的質(zhì)量判斷，而越來越多流向市場的不合格產(chǎn)品也將影響到更多家庭，危害也越來越重。以熱映的《中國機(jī)長》為例，意料之外的產(chǎn)品損壞影響的將是百余人的生命，盡管憑借飛行員個(gè)人技藝高超終究平穩(wěn)落地，但沒人希望發(fā)生意外。

于是，人們想到，隨著智能時(shí)代的來臨，能否借助AI、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量檢測流程的升級？

用AI解決工業(yè)品瑕疵難題

得益于深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理技術(shù)的不斷增強(qiáng)，利用AI預(yù)防生產(chǎn)瑕疵似乎成為可能。

工業(yè)機(jī)器視覺在工業(yè)上應(yīng)用領(lǐng)域廣闊，核心功能包括：測量、檢測、識別、定位等。而在所有功能中，尤以應(yīng)用于缺陷檢測的工業(yè)表面視覺檢測技術(shù)應(yīng)用最廣。

工業(yè)表面視覺檢測技術(shù)基于機(jī)器視覺，通過利用計(jì)算機(jī)模擬人類視覺的多種功能，能夠?qū)唧w的實(shí)物進(jìn)行圖象的采集處理、計(jì)算，最終進(jìn)行實(shí)際檢測、控制和應(yīng)用。目前，工業(yè)表面視覺缺陷檢測系統(tǒng)已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，有效促進(jìn)了企業(yè)工廠產(chǎn)品高質(zhì)量生產(chǎn)與制造業(yè)的智能化。

中國的工業(yè)機(jī)器視覺起步于上世紀(jì)80年代的技術(shù)引進(jìn)，之后在1998年整線引進(jìn)的半導(dǎo)體工廠也帶入機(jī)器視覺系統(tǒng)。但2006年以前，我國機(jī)器視覺產(chǎn)品仍主要集中在外資制造企業(yè)，規(guī)模都較小。

2006年開始，工業(yè)機(jī)器視覺應(yīng)用的客戶群開始逐步擴(kuò)大，印刷、食品等檢測領(lǐng)域率先應(yīng)用工業(yè)機(jī)器視覺技術(shù)。直到2011年，工業(yè)機(jī)器視覺市場才開始高速增長。

隨著人工成本的增加和制造業(yè)的升級需求，加上計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多機(jī)器視覺方案滲透到各領(lǐng)域，到2017年我國機(jī)器視覺市場規(guī)模已達(dá)近70億元。

截至目前，我國機(jī)器視覺企業(yè)已超越102家，機(jī)器視覺產(chǎn)品代理商超越200家，專業(yè)的機(jī)器視覺體系整合商超越50家，從光源、工業(yè)相機(jī)、工業(yè)鏡頭以及處理軟件等所有視覺檢測設(shè)備工業(yè)鏈漸趨完整。

正是基于對行業(yè)發(fā)展的深刻認(rèn)知，英特爾通過與深視科技合作，為工業(yè)品瑕疵檢測提供了一套行之有效的解決方案。

前不久，深視科技和英特爾就利用其解決方案，幫助一家領(lǐng)先的輪胎制造商解決了一些人工檢察員此前無法看到的瑕疵問題：

檢測速度加快。與傳統(tǒng)的手動檢查相比，該解決方案的檢測速度得到顯著提高，平均每次檢查時(shí)間不到1秒鐘。

檢測準(zhǔn)確率提高。得益于基于英特爾技術(shù)的深視科技解決方案，該輪胎制造商將其瑕疵檢測準(zhǔn)確率提高到99.99%以上，每天可實(shí)時(shí)檢查20000多個(gè)輪胎。

盈利能力增強(qiáng)。基于更快的速度和更高的準(zhǔn)確率，該輪胎制造商的企業(yè)凈利潤大大提高，平均每條生產(chǎn)線的人工成本降低了大約42000美元。

當(dāng)然，如此實(shí)實(shí)在在的能力提升，離不開深視科技與英特爾在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的深耕積累以及強(qiáng)大的計(jì)算能力。

追本溯源，源于專注

就原理而言，英特爾和深視科技的解決方案首先由成像系統(tǒng)收集圖像數(shù)據(jù)，然后傳輸?shù)竭吘壴O(shè)備，借助深視科技的Deep Inspect軟件進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測和分析，最后再將結(jié)果傳送回生產(chǎn)線進(jìn)行分類。

此外，該解決方案也利用深視科技的測試設(shè)備替代了原始測試設(shè)備，并可通過設(shè)備配置好的接口直接與客戶的生產(chǎn)線進(jìn)行連接，從而幫助客戶通過采樣來檢查測試設(shè)備的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

倘若我們將瑕疵進(jìn)行細(xì)分，即使微小的瑕疵也可分為不同類型，而不同類型的瑕疵又需要不同的成像系統(tǒng)才能獲得最佳圖像。因此，深視科技和英特爾的解決方案在成像系統(tǒng)領(lǐng)域狠下功夫，其提供的機(jī)械結(jié)構(gòu)能夠根據(jù)檢測到瑕疵的不同類型提供所需要的不同成像系統(tǒng)。

總的來講，深視科技和英特爾解決方案的邊緣設(shè)備包括：

用于圖像分析、顯示和數(shù)據(jù)存儲的工業(yè)計(jì)算機(jī)和顯示器

深視科技用于瑕疵檢測的 Deep Inspect 設(shè)備

英特爾 分布式 OpenVINO 工具包

毫無疑問，對于深視科技與英特爾的這套解決方案來講，算法一定在其中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，而英特爾分布式OpenVINO工具包恰恰能夠?qū)τ谒惴ㄟM(jìn)行整體優(yōu)化，是解決方案的核心。

簡單來講，英特爾分布式OpenVINO工具包提供了一套能夠針對英特爾處理器進(jìn)行優(yōu)化的計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)推理工具。通過OpenVINO工具包，來自深視科技和英特爾的解決方案不僅可以顯著提高英特爾處理器的一些性能，還能夠?qū)τ⑻貭栍布M(jìn)行加速。據(jù)了解，基于OpenVINO工具包，深視科技已成功將其檢測模型算法穩(wěn)定運(yùn)行在一臺常規(guī)工業(yè)計(jì)算機(jī)上。

當(dāng)然，英特爾分布式OpenVINO工具包不只能在這一解決方案中使用，還可為企業(yè)快速、有效地在多個(gè)應(yīng)用中實(shí)施計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)解決方案。

首先，OpenVINO工具包可以成為企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵。有數(shù)據(jù)顯示，到2021年，視頻將占據(jù)所有IP流量份額的82％；到2025年，深度學(xué)習(xí)的市場價(jià)值將增長至399億美元。因此，如何從大量視頻數(shù)據(jù)中找到有價(jià)值的信息對于企業(yè)至關(guān)重要，有效的數(shù)據(jù)分析可以顯著改善企業(yè)運(yùn)營現(xiàn)狀，從而幫助企業(yè)增加利潤。

其次，OpenVINO工具包可以成為企業(yè)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的助力。不只是預(yù)測性維護(hù)和新零售，幾乎各行各業(yè)都正在逐步依靠邊緣人工智能來挖掘新的可能。借助OpenVINO，企業(yè)可以充分利用近乎實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理速度來更快、更好地做出決策。

最后，OpenVINO工具包能夠從邊緣到云端實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大人工智能。英特爾的視覺產(chǎn)品不僅集成有OpenVINO工具包，還為之配有一系列加速硬件，能夠幫助用戶輕松實(shí)現(xiàn)從邊緣到云端的視覺內(nèi)容捕獲，為眾多行業(yè)提供了非常強(qiáng)的推理功能。不僅如此，這些解決方案還將推動下一代人工智能的發(fā)展。

工業(yè)智能轉(zhuǎn)型，識微方能見遠(yuǎn)

當(dāng)一個(gè)很小的缺陷會影響到整個(gè)制造商的生產(chǎn)效率和利潤率時(shí)，一切細(xì)節(jié)都是至關(guān)重要的。

根據(jù)Gartner報(bào)告，預(yù)測性維護(hù)可帶來極大的節(jié)省，在某些情況下，成本降低高達(dá)40%。例如，一家制造商可以通過優(yōu)化生產(chǎn)工廠，從而無需為新的客戶合同購買額外的機(jī)械，可節(jié)省超過6百萬歐元。

作為預(yù)測性維護(hù)的關(guān)鍵一環(huán)，工業(yè)表面視覺檢測能夠更加全面的檢測出產(chǎn)品的質(zhì)量問題，提升產(chǎn)品良率。

此外，基于機(jī)器視覺的工業(yè)表面視覺檢測不但可以彌補(bǔ)人工視覺無法檢測的環(huán)境，比如危險(xiǎn)工作環(huán)境，溫度較高和較低的工作環(huán)境等，還可以更加有效的進(jìn)行保護(hù)操作員的人身安全，對檢測工作可以創(chuàng)造出的更多的便利條件。

正如電視劇《雞毛天上飛》中鎮(zhèn)長陳金水所講，“一分錢撐死人，一毛錢餓死人”。細(xì)節(jié)無處不在，利益也往往隱藏在微小細(xì)節(jié)處，積少成多，其價(jià)值何其巨大。

當(dāng)然，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，消費(fèi)者也將越來越偏愛具有更多個(gè)性化定制和更高品質(zhì)的產(chǎn)品。當(dāng)前，工業(yè)4.0與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展如火如荼，大量制造業(yè)紛紛謀求轉(zhuǎn)型。在此背景下，英特爾主要從四方面著手，致力于推動工業(yè)轉(zhuǎn)型：

互聯(lián)制造。英特爾認(rèn)為，從邊緣到云的數(shù)據(jù)驅(qū)動互聯(lián)解決方案能夠通過流程優(yōu)化、新業(yè)務(wù)模式、預(yù)測性維護(hù)等方式，為制造企業(yè)帶來極強(qiáng)的競爭優(yōu)勢，未來的智能工廠一定是數(shù)據(jù)驅(qū)動型工廠。

互聯(lián)供應(yīng)鏈。人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可通過網(wǎng)關(guān)分析增強(qiáng)供應(yīng)鏈，以便在整個(gè)交付過程中進(jìn)行庫存跟蹤。英特爾能夠通過基于物聯(lián)網(wǎng)的智能貨運(yùn)技術(shù)，創(chuàng)新性的釋放供應(yīng)鏈管理的價(jià)值。

互聯(lián)建筑。環(huán)境控制、通信接口、視頻監(jiān)控和節(jié)能解決方案可以有效提高建筑物的運(yùn)營效率并節(jié)約成本，英特爾正積極參與采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能建筑環(huán)境改造，并已于2016實(shí)現(xiàn)其在班加羅爾的首棟智能建筑落地。

互聯(lián)工人。互聯(lián)工人應(yīng)用程序能夠通過智能設(shè)備、可穿戴設(shè)備和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)解決方案為產(chǎn)業(yè)工人提供支持，智能傳感器也能夠有效幫助工人提高工作效率及安全性。

未來，英特爾期望幫助企業(yè)打造一批“智能工廠”。英特爾認(rèn)為，工作負(fù)載整合、虛擬化、基于軟件的自動化、數(shù)據(jù)驅(qū)動型操作等是智能工廠工作的重要方式，而智能工廠之智慧，也在于其能夠自主生產(chǎn)并將數(shù)據(jù)使用作為工廠業(yè)務(wù)變革的重要力量。