质检是工厂中的主要场景|华为南方工厂的ai质检问题质检是工厂中的主要场景

质检是工厂中的主要场景，传统的人工质检需要工人时刻盯着机器屏幕，从图中发现产品的缺陷，速度大约保持在2秒一张。如果一张产品的瑕疵难以判断，可能还要再花上几秒思考，一天最多看1～2万张。而在具体的操作过程中，因为考验视力和专注度，质检员们往往感到较为疲倦。
那么，有没有办法解决这个问题呢？答案是肯定的。近日，在2021世界人工智能大会昇腾人工智能高峰论坛上，华为联合多家合作伙伴重磅发布“昇腾智造”解决方案，人工智能就为制造业带来了福音。

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在华为内部有一句口号：“自己造的降落伞自己先跳” ，华为发布的昇腾智造解决方案背后，就凝聚了自己的实践经验。
在位于广东东莞的华为松山湖基地，从外表看是一座座漂亮的欧式建筑，而这里也潜藏着制造的未来。华为正在做一场伟大的试验：华为南方工厂已经将AI贯穿制造的主要环节。
这里的标签缺陷、螺钉缺失、点胶面积、贴片位置等检测项目实现了AI检测，其质检准确率由传统机器视觉检测的90%提升到了99.9% ，工作量降低60% 。而且，由于AI的介入，企业生产环节得到了降本增效。
“AI已经在华为工厂实现了工位级、线体级、车间级的规模应用。 ”华为工业自动化视觉实验室主任吴桂芸这样说。据了解，华为南方工厂的AI质检已经在内部200多个产线应用，覆盖服务器、5G、终端等产线。
注意：99.9%的质检准确率是一个堪称划时代意义的数字，这意味着人工智能和制造产业的融合是深度的，人工智能的角色从辅助将变为原生。华为昇腾计算业务总裁许映童表示，当质检的准确率超过99.9%的时候，相信新的产业线设置的时候一定把人工智能作为初始的选项。
在制造业，质检属于核心场景， AI质检代表着质检进化的最新方向。在工业质检领域，目前还有很多企业依赖于人工检测，归结起来，人工质检有三个方面的问题：首先是投入大，一般来说，制造业需要投入10%以上的人力在质检上；其次是标准不统一，质量准确率受到不同工人的专业技术能力和经验的影响，参差不齐；而且，正如本文开头所说，质检这个工作容易让工人患上职业病，长时间重复单一工作，容易疲劳，尤其是对眼睛伤害比较大，从目前情况来看，年轻工人越来越不愿意干这个工作，企业招工难。
有的企业开始采用工业相机拍照、图文图片模板比对的视觉检测方式。这种方式的确相比人工检测提升了效率，但也产生了新的问题，由于产品自身质量波动、图像取像角度、亮度变化甚至环境因素的干扰，视觉检测的准确率始终难于提升，最高只能到80%左右。而且，开发适配难、适应性弱，当产线从A产品切换到B产品时，期间需要经历很长一段时间的调试。
横向对比来看，华为南方工厂在质检领域树立了标杆：传统视觉融入深度学习，自动图像特征提取，基于大量的历史缺陷图片完成模型训练，只要检测物的相似度达到一定程度就完成检测过程，不仅准确率高达99.9% ，而且适应性更强。
华为南方工厂的AI实践，只是这场人工智能伟大试验的第一步，华为的更大梦想是将这个实践经验对外开放，复制到每一个产线，让每一个工厂都可以成为华为南方工厂这样的智能工厂。
要实现这个目标，何其艰难，需要跨越AI质检设备和企业AI运维两大痛点。首先是缺乏性价比高的自动化设备；而且运维复杂，算法精度、训练能力、算力扩容等方面问题很多。纵观业界，缺少既懂行业知识，又在AI能力上强的综合玩家，这是制约普通工厂拥抱AI的主要问题。