在廣泛的工業(yè)制造領(lǐng)域，以機(jī)器視覺解決方案應(yīng)對(duì)工業(yè)制造檢測(cè)，還是一片亟待開發(fā)的藍(lán)海。

輪胎，汽車與公路唯一的接觸點(diǎn)，直接關(guān)系著汽車在道路上的行駛狀態(tài)。如果輪胎有問題，將會(huì)怎樣？

近年來，一些汽車的行車速度顯著提高，尤其是在高速公路上。在快速行駛中，一旦輪胎出現(xiàn)瑕疵，輕則車輛受損花錢維修，重則車毀人亡、損失難計(jì)。

有關(guān)資料顯示，我國在高速公路上46%的交通事故是在輪胎發(fā)生故障引起的，其中，因細(xì)小瑕疵導(dǎo)致爆胎的占輪胎事故總量的70%。

一個(gè)不久前發(fā)生的慘劇是，2019年9月28日上午，G25長(zhǎng)深高速2154KM處一輛滿載的大客車突然爆胎，沖破道路中央隔離帶駛?cè)雽?duì)向車道并與一輛半掛貨車相撞，造成36人死亡、36人受傷。整個(gè)搜救歷經(jīng)8個(gè)多小時(shí)，事故現(xiàn)場(chǎng)觸目驚心……

輪胎瑕疵造成悲劇的情況就不能被“扼殺在搖籃里嗎”？

小瑕疵的大挑戰(zhàn)

輪胎瑕疵的檢測(cè)難嗎？

當(dāng)前，我國大約有600家輪胎制造商，每年生產(chǎn)將近8億個(gè)輪胎，占全球輪胎年產(chǎn)總量的三分之一。在這種規(guī)模上，要保證產(chǎn)品質(zhì)量的一致，屬實(shí)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

從業(yè)內(nèi)整體情況來看，目前大多數(shù)公司都依靠人工檢查。但這種方法既耗費(fèi)人力財(cái)力，又不夠可靠。

具體來說，培訓(xùn)一個(gè)檢查員要花費(fèi)3個(gè)月的時(shí)間，而檢查工作最多占用他們80%的時(shí)間。并且，人力總歸免不了漏洞，即使經(jīng)過充分的培訓(xùn)，檢查員們?cè)陲@示屏上用肉眼觀察時(shí)也免不了做出主觀判斷，通常只能保持90%到95%的準(zhǔn)確率。

有消費(fèi)者還表示，雖然輪胎質(zhì)量鑒定檢測(cè)在制造商處成本相對(duì)較低，但消費(fèi)者方檢測(cè)的費(fèi)用卻高達(dá)2000-3000元，這導(dǎo)致很多消費(fèi)者在高費(fèi)用和對(duì)廠商信任的“僥幸”心理下，跳過駕駛前對(duì)車輛輪胎的專業(yè)檢測(cè)，為日后事故埋下隱患。

而這種情形導(dǎo)致的結(jié)果顯然是兩敗俱傷。一方面，消費(fèi)者的生命財(cái)產(chǎn)安全始終存在隱患；另一方面，一旦出現(xiàn)問題甚至事故，輪胎制造商的品牌信任度也難以維護(hù)。

為什么輪胎檢測(cè)如此復(fù)雜困難，以至于訓(xùn)練有素的檢查員都無法達(dá)到更高的準(zhǔn)確率？

專業(yè)人士指出，汽車軸承中的軸套有5個(gè)面，每個(gè)面在生產(chǎn)過程當(dāng)中都有可能會(huì)產(chǎn)生一些裂口；輪胎背面還會(huì)有一些凹坑，或者是在加工過程當(dāng)中有燒傷，嚴(yán)重的時(shí)候5個(gè)面可能會(huì)有20幾種缺陷。如果是人工來檢測(cè)，一個(gè)人檢測(cè)5個(gè)面20幾種缺陷需要好幾秒的時(shí)間，效率并不高，在效果層面也存在很大的隱患。

當(dāng)然，也有部分輪胎企業(yè)從國外高價(jià)購買一些X光智能檢測(cè)系統(tǒng)之類的工具設(shè)備，但由于很難適應(yīng)我國輪胎智能檢測(cè)的要求，大多數(shù)企業(yè)購買的設(shè)備未能實(shí)現(xiàn)智能檢測(cè)，既造成浪費(fèi)，又未解決提高質(zhì)檢準(zhǔn)確率的難題。

另辟蹊徑的探索者

行業(yè)困局中，總有嘗試另辟蹊徑的先行探索者。

一家大型輪胎制造商，在衡量成本效益、業(yè)務(wù)升級(jí)等各類因素后，決定向經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)合作伙伴尋求更好的解決方案——他們找到了一家名為“上海深視科技”的公司，希望借助其深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理等先進(jìn)的AI技術(shù)產(chǎn)品，尋找到解決輪胎瑕疵的辦法。

簡(jiǎn)單來說，這套質(zhì)檢產(chǎn)品在輪胎生產(chǎn)線上的檢測(cè)過程可以解釋為，在輪胎前安置一個(gè)傳感器，通過在輪胎外框、內(nèi)框打很多點(diǎn)，自動(dòng)采集產(chǎn)線和各個(gè)點(diǎn)的信號(hào)，就可以進(jìn)行輪胎的定位，顯示輪胎輪廓的檢測(cè)，以及凹陷劃痕等信息的識(shí)別，從而判斷出這個(gè)輪胎是否合格。

很快，這個(gè)解決方案給企業(yè)帶來了驚人的變化。此前，這家企業(yè)每天只能由人工進(jìn)行多步驟的目視檢查，但現(xiàn)在每天可以實(shí)時(shí)檢查20,000多個(gè)輪胎，檢查一個(gè)產(chǎn)品的時(shí)間達(dá)到毫秒級(jí)，經(jīng)過測(cè)試其準(zhǔn)確率提高到了99.9%以上，每條生產(chǎn)線的人工成本降低了大約4.2萬美元！

“這套解決方案運(yùn)行速度很快，可以與原始生產(chǎn)線的速度相匹配，更讓我們驚喜的是，在新的瑕疵出現(xiàn)時(shí)，它還能提供強(qiáng)大的可擴(kuò)展性和加快的學(xué)習(xí)速度?！陛喬ブ圃焐陶f。

深視科技只是是一家剛創(chuàng)建一年多的企業(yè)，一個(gè)初創(chuàng)企業(yè)的AI技術(shù)為何能釋放出如此巨大的能量？

據(jù)了解，深視科技的核心團(tuán)隊(duì)起源于英特爾實(shí)驗(yàn)室。為了獲得最佳檢測(cè)結(jié)果，深視科技轉(zhuǎn)而與英特爾合作，后者不僅帶來了關(guān)鍵技術(shù)，還帶來了AI、計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)方面的寶貴經(jīng)驗(yàn)。英特爾使用英特爾分布式OpenVINO工具包優(yōu)化了算法。

并且，該工具包提供了針對(duì)英特爾處理器進(jìn)行了優(yōu)化的計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)推理工具，可以顯著地提高性能。通過利用英特爾分布式OpenVINO工具包對(duì)英特爾硬件進(jìn)行加速，深視科技得以讓其檢測(cè)模型算法在一臺(tái)常規(guī)工業(yè)計(jì)算機(jī)上穩(wěn)定運(yùn)行。

而這種將硬件和軟件的集成提高了整體性能，使得深視科技的檢查軟件可以更快地檢測(cè)出瑕疵，這樣就節(jié)省了優(yōu)化和開發(fā)的時(shí)間，并加快了部署速度。

可以說，正式是英特爾的核心技術(shù)支撐深視科技提供了一套視覺解決方案，將輪胎的生產(chǎn)瑕疵扼殺在“搖籃狀態(tài)”，可謂是助力輪胎制造商“識(shí)微見遠(yuǎn)”，防患于未然。

5%的巨大機(jī)遇

類似的情況不只出現(xiàn)在輪胎制造業(yè)。在更廣泛的工業(yè)制造領(lǐng)域，以機(jī)器視覺解決方案應(yīng)對(duì)工業(yè)制造檢測(cè)，還是一片亟待開發(fā)的藍(lán)海。

“中國每天在產(chǎn)線上進(jìn)行目視檢查的工人超過350萬，其中僅3C行業(yè)就超過了150萬人，大概15%-20%的工人他們不是在做體力工作，而是拿著一個(gè)產(chǎn)品看產(chǎn)品有沒有問題，有沒有瑕疵”，深視科技CEO李揚(yáng)說，“質(zhì)檢市場(chǎng)當(dāng)中，機(jī)器視覺覆蓋率不到5%，即便是到最近幾年覆蓋率依然很低?！?/p>

當(dāng)一個(gè)很小的缺陷會(huì)影響到整個(gè)制造商的生產(chǎn)效率和利潤(rùn)時(shí)，一切細(xì)節(jié)都是至關(guān)重要的。輪胎制造商的商業(yè)示范在前，5%，這顯然是一個(gè)巨大的機(jī)遇，英特爾也早早地發(fā)現(xiàn)了這個(gè)機(jī)遇。

一方面，AI本身對(duì)整個(gè)社會(huì)帶來的價(jià)值已經(jīng)逐步體現(xiàn)，取代高難度、重復(fù)性工作是必然趨勢(shì)；另一方面，這個(gè)行業(yè)存在諸多未被解決的問題，而這些問題有機(jī)會(huì)通過新技術(shù)的進(jìn)步來得以解決。一個(gè)新的商業(yè)模式正在興起！

從現(xiàn)有應(yīng)用案例來看，借助英特爾酷睿處理器和英特爾分布式OpenVINO工具包和深視科技技術(shù)，制造業(yè)企業(yè)至少可以獲得三個(gè)層面的收益：

一是機(jī)器檢查可以檢測(cè)到人工檢查員無法看到的瑕疵問題，將瑕疵檢測(cè)準(zhǔn)確率提高至99.9%以上；

二是由于機(jī)器檢查是客觀的并且沒有視疲勞困擾，因此它可以以更快的速度和更高的效率連續(xù)運(yùn)行，使制造企業(yè)能夠在降低總成本的同時(shí)最大化生產(chǎn)效率；

三是更好的瑕疵檢測(cè)本質(zhì)上是在推動(dòng)制造企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的提升，產(chǎn)品瑕疵問題在生產(chǎn)的過程中就可以盡早解決，有助于減少產(chǎn)品退貨產(chǎn)生的高昂成本，提高盈利能力。

“三年前英特爾就堅(jiān)信視覺計(jì)算技術(shù)以及攝像頭創(chuàng)建數(shù)據(jù)的能力將會(huì)發(fā)揮催化劑的作用?！庇⑻貭柟靖呒?jí)副總裁兼物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部總經(jīng)理ThomasLantzsch相信，機(jī)器視覺與人工智能推理的結(jié)合，將誕生工業(yè)制造領(lǐng)域的“殺手級(jí)應(yīng)用”。

英特爾視覺方案工程師李勇解釋使用OpenVINO之后的優(yōu)勢(shì)：“一是提高性能，使用這個(gè)工具包可以最大發(fā)揮出英特爾計(jì)算單元的運(yùn)算能力，性能可以得到提高。二是整合深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)是AI的一部分，視覺領(lǐng)域用的最多的AI就是基于深度學(xué)習(xí)的AI。三是加速開發(fā)，他們可以在產(chǎn)品落地時(shí)應(yīng)用了OpenVINO之后，很短的時(shí)間里就可以將性能提高10倍部署到實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中。四是創(chuàng)新和定制?！?/p>

從商業(yè)角度出發(fā)，這種助力制造業(yè)識(shí)微見遠(yuǎn)、防患于未然的商業(yè)行為，將是一個(gè)極具前景的商業(yè)模式，創(chuàng)造更多商業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

從宏觀角度出發(fā)，當(dāng)前我國正處于從中國制造到中國智造的關(guān)鍵時(shí)期，英特爾的技術(shù)和深視科技這類公司的產(chǎn)品相結(jié)合，賦能國內(nèi)制造業(yè)企業(yè)，不僅將顯著提高制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)質(zhì)量和質(zhì)檢水平，更能驅(qū)動(dòng)中國制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，助力中國制造。