导读
实体经济是一国经济的立身之本、强国之基、财富之源，是构筑未来发展战略优势的重要支撑。显然，在未来一段时期，各行各业都会围绕这一主线展开行动，而ICT企业作为先进科技企业的典型代表，将成为助力中国实体经济转型升级的“排头兵”。在此背景下，高通公司联合智次方·物联网智库通过对产业领军企业进行深度访谈，撰写一系列案例文章，并制作案例集《2023高通赋能企业数字化转型案例集》，这是其中的第二篇——工业质检篇。
常言道，“千里之堤，溃于蚁穴”，在工业制造领域，一个看似不起眼的瑕疵就有可能带来十分严重的后果。特别是在电子产品、汽车、航天航空等高科技产业中，轻则致使财产受到损失，或使供应链企业痛失订单，重则甚至可能引发伤亡事故。
纵观整个生产制造行业，企业为提升良品率费尽心血，或优化生产工艺，或精益生产流程，或购买先进设备，然而无论如何完善，却始终无法彻底消除缺陷和瑕疵。工业质检是生产制造的关键一环，也是守护产品质量的最后一道防线，如今在物联网、AI、边缘计算等新一代信息技术的加持下，数智化的“质检员”将带给生产制造企业越来越多的安全感。
移远通信：让屏蔽盖瑕疵无处遁形
屏蔽盖是屏蔽电子信号常用的工具，在电子产品的生产中发挥着重要作用。伴随着电子产品的不断发展、创新，以及AI技术的日趋成熟，传统电子器件开始与新型可穿戴设备进行融合，这对模组产品的外形尺寸及外观质量提出了更高要求。而外观不良在冲压生产过程中极易发生，容易造成较高的生产损耗，以及产品批量性不良的问题。
质量检测是提升产品良率的关键
目前，传统屏蔽盖表面质量检测多采用人工检测，或基于传统机器视觉技术实现外观缺陷检测，不仅检测效率低下，成本问题也十分突出。
例如，人工检测需要人员培训后才能上岗，而很多人并不愿意将自己的精力花费在质检这项繁琐且枯燥的工作上，因此不仅招工困难，而且人力成本也非常高昂;另外，人工检测缺乏统一的认定标准，当长时间重复工作后，员工极易受心理情绪、主观经验以及疲劳程度的影响，造成检测精度低、检测速度慢、检测效率不佳的问题;更重要的是，人工检测也难以满足大规模检测需求。
传统的机器视觉技术虽然能够代替人工检测，提升一定的检测效率，但也存在识别能力单一等问题。尤其在屏蔽盖检测场景中，其复杂的材质以及纹理，是传统机器视觉检测难以处理和应对的，并且还需要手动配置一些复杂的阈值，极大增加了质检过程中的不便，造成质检效率的低下。
AI质检员上岗，提升质检效率
针对于此，上海移远通信技术股份有限公司(以下简称“移远通信”)通过采用搭载屏蔽盖外观缺陷检测解决方案的检测设备，利用AI、机器视觉等技术，让企业对屏蔽盖外观质量能够精准把控，保障了产品的检测质量和检测效率。该解决方案基于高通QCS8250物联网解决方案开发，采用DSP+HVX加速，融合Compute Vision技术与AI计算，可实现对屏蔽盖的在线实时监测、瑕疵品剔除、数据分析与统计等一站式服务，并可对检测设备进行不断迭代优化。
具体来看，该解决方案采用基于深度学习的分割算法进行屏蔽盖缺陷检测，利用双线扫描相机的分视屏闪的打光方案，针对屏蔽盖表面的小凹坑、油污、划痕、压伤等外观质量问题，可以实现“0漏检”。搭载该解决方案的屏蔽盖外观检测设备在运行过程中，利用高通QCS8250物联网解决方案上的DSP(数字信号处理)运行语义分割模型，进行图像识别，发现屏蔽盖上缺陷，并将缺陷的大小和阈值相比，进而确定产品是否合格。对于不合格的产品，程序会通过控制剔除识别功能将缺陷样本剔除。
与传统的人工检测相比，该解决方案在强大的边缘计算和通信能力保驾护航下，检测效率、检测精度、检测速度得到了巨大提升。在移远通信常州智能制造中心的模组生产测试线上，通过在每条产线引入一台检测设备，每个屏蔽盖的检测耗时可以缩短到500毫秒以内，漏检率和误检率分别缩小到0.5%和1%以内。
高通QCS8250物联网解决方案让质检更具智慧
在寻求稳定生产的工厂中引入领先的AI并非易事，一方面，工业质检的核心难点在于质检准确率，而工业缺陷数据集目前较少，数据样本也不均匀，这就对AI算法提出了较高的要求;另一方面，工业场景复杂多样，尤其是针对精度要求较高的行业，耗时波动、算法的泛化能力等都能影响设备的稳定性。
为此，移远通信在屏蔽盖外观缺陷检测解决方案中搭载了基于高通QCS8250物联网解决方案开发的移远AI智能模组SG865W-WF，该模组性能强大，综合算力最高达15TOPS，不仅支持Wi-Fi 6和蓝牙5.1通信，还可以与移远LTE模组EC20、5G模组RG500Q等实现无缝对接，在满足屏蔽盖检测设备对算力需求的同时，保障屏蔽盖外观检测设备网络连接的高速率和高可靠性，从而准确、高效地完成检测工作。
而除了在算法方面和设备稳定性方面的挑战外，由于客户的产品大多数并非单一产品，因此工业产线结构的不断变化也影响着检测准确率，且需要质检系统能够自动换线，相机和算法也要能很好地适应产线变化。
移远通信产品部智能模组产品线产品经理赵彩光表示：“高通的产品在性价比和稳定性方面都较为突出，屏蔽盖外观缺陷检测解决方案基于高通QCS8250物联网解决方案开发，采用SNPE深度学习推理框架和内置AI计算加速技术，从而助力提高模型推理速度，为屏蔽盖检测设备提供充足算力。另外，高通的产品也更适合在全球范围内广泛推广。”
阿加犀：让更多AI质检员“进厂”
随着降本增效的压力愈发迫切，不少生产制造企业率先踏上了数字化转型的旅途，计划在工业质检环节引入数字化解决方案，然而很多制造企业想要部署一套完整可行的工业质检方案并非易事。
制造企业部署完整可行的工业质检方案存在重重挑战
具体而言，传统方案大多以X86+GPU工控机的方案为主。这种部署形式投入巨大，部署周期较长。一方面，需要企业先组建一支包括算法工程师、嵌入式软件工程师在内的多人团队，并且前后历经近20天才能完成数据采集标注、储存管理、模型训练优化、算法芯片适配、评估和部署等任务;另一方面，X86+GPU工控机的方案通常一次性硬件投入较大，且此后的高功耗还会持续拉高企业的运营开支，并增加碳排放量。
同时，工业场景复杂多变，不仅面临着转产换产的麻烦，同时还有很多定制化需求。而基于X86+GPU工控机方案的工业检测设备多为整机或大型工控机，设备内置算法能检测的对象单一，兼容性较低，很难对工业质检环节下被检测物品丰富多样的品类和千变万化的瑕疵进行有效支持，无法应对工业质检过程中不同场景下日益增长的定制化需求。
另外，复杂多样、难以穷尽的被检测物品类型，人造样本成本高、偏差大，行业内缺乏公开有效、可直接使用的负样本(缺陷)数据集，也导致了数据收集过程中需要花费大量时间和精力进行需求沟通，致使周期长、成本高。
阿加犀让AI质检走进“工厂”
针对于此，成都阿加犀智能科技有限公司(以下简称“阿加犀”)打造了基于阿加犀AidLux平台方案和高通QCS8250物联网解决方案的工业AI在线检测系统，能够提供“高效率、定制化、低成本”的智能化工业质检方案，且能以高通ARM方案替代传统的X86方案，高效完成工业质检。
具体来说，阿加犀的AI在线检测系统形成了一套完整的闭环体系。在开发验证环节，阿加犀通过AI开发平台强大的通用性算法能力，将采集到的检测样本用于检测模型的快速训练，最快三天即可验证客户模型，而正样本算法也可实现以更少的样本训练出检测精度更高的模型。同时，模型迁移工具还能帮助客户将原有的X86高能耗检测项目迅速平移到高通平台，实现低功耗硬件快速替代上线，显著降低制造企业整体检测成本。
在部署环节，阿加犀将优化后的AI检测模型以dlc等高效的运行方式运行在阿加犀AidLux平台上，通过智能调度高通芯片各个计算单元，让AI检测模型获得更强大效果输出。而阿加犀提供自研软件平台，仅需简单几步就能完成一个数十人团队近20天的工作。该方案不仅能满足工业客户极高的检测效率、精度及定制化需求，同时通过直接部署在客户原产线上的形式，也能够助力制造企业快速开启AI质检工作。
某世界500强卫品企业在卫品检测产线上引入搭载阿加犀检测平台的阵列服务器和智能边缘计算盒子AidBox打造的工业AI在线检测系统后，极大解决了准确性、转产换产、检测效率等难题。目前，该企业不仅能检测出友商无法检出的低灰阶缺陷和粘丝毛发缺陷，还能保证检出率大于99.99%，误判率小于0.01%，漏废率为0%，检测精度为0.3mm2(毛发、纤维丝、浅色脏污、杂质等)，像素精度为0.02mm/pixel，检测速度为1500 pcs/min，单个产品检测时间<30ms。
智能边缘计算盒子AidBox
高通QCS8250物联网解决方案助力满足80%以上近万种品类工业检测场景
要同时解决工业产线部署繁琐、传统检测设备换产麻烦、负样本稀缺难以获取，以及X86硬件高成本高能耗的问题，对解决方案商而言是一次技术大考，其中牵扯到的一个重要问题就是硬件性能问题。
基于高通QCS8250物联网解决方案平台并采用阿加犀AidLux软件平台的阵列服务器，可达到工业级通信标准，且传输效率更高。同时，每块芯片提供最高达15TOPS的算力支持，通过AIoT应用开发和部署平台AidLux，智能调度每个计算单元，能够极致释放芯片平台算力，降低硬件投入和能源消耗。同时，其内置丰富算法，可满足80%以上近万种品类工业检测场景，而高复用率的算法可直接使用或加样训练使用。嵌入式设备更换部署也很容易，便于换产，且创新的正样本检测算法能够快速验证需求，极大降低检测需求沟通成本。
成都阿加犀智能科技有限公司SVP赵明浩表示：“工业质检是企业数字化发展较早的行业领域。随着市场对产品质量要求的持续提高，生产厂商也在不断追求为客户提供更优质的服务。这些都驱使着智能工业质检技术的升级迭代。我们认为，长远来看，像工业检测这类在智能制造中的重点环节，采用高通高性能芯片平台，能帮助企业获得更好的收益。”
创通联达：降低工业质检数字化方案的落地门槛
在质检环节部署数字化方案的另一道门槛来自工业细分领域“隔行如隔山”的特性。由于不同制造行业的场景和需求不同，往往需要高度定制化的解决方案，这相应也会增加方案的部署成本和落地周期。
凭借多年来在工业领域的深入积累，全球领先的智能物联网产品和解决方案提供商重庆创通联达智能技术有限公司(以下简称“创通联达”)能够为工业质检应用提供模块化、可复用的解决方案，帮助客户缩短开发周期、降低部署成本、轻松拥抱数字化未来。
机器视觉助推工业质检加速发展
在创通联达看来，传统的人工目视检测面临检测标准和结果无法统一，劳动强度大，易疲劳从而导致漏检和误检，以及操作安全隐患等问题。机械装置接触检测(三坐标测量)则存在设备成本高，速度慢，灵活性差，无法满足大规模生产制造的要求等挑战。与之相比，机器视觉如同为机器设备植入了眼睛和大脑，成为助推工业质检解决方案进化的“加速剂”。
在机器视觉技术的赋能下，创通联达基于高通机器人RB5平台开发了一套领先的工业质检解决方案。在靠近产线的边缘侧，AOI(Automated Optical Inspection，自动光学检测)设备通过摄像头采集图像，然后上传至TurboX Inspection缺陷检测平台。系统将自动对图像进行缺陷检测，基于深度学习的视觉处理引擎，准确、快速地标注缺陷的位置、类别、大小等信息，同时依据客户生产业务规则，对缺陷后道输出规则进行处理，输出最终类型判定结果，并反馈信号给硬件设备执行下一步动作。
高通机器人RB5平台为工业质检提供强大AI性能支持
显然，对缺陷图片的精准识别需要性能强大的硬件提供算力支撑。高通机器人RB5平台采用专为机器人应用而设计的高通QRB5165处理器。该处理器拥有强大的异构计算架构，以及业界领先的第五代高通AI引擎，可实现每秒15TOPS的AI性能，能够运行复杂的人工智能和深度学习任务。该处理器能够在严苛的能耗条件下，通过全新高通Hexagon张量加速器(HTA)在边缘端进行推理运算，从而提供卓越的机器学习能力。同时，该平台还融合了最先进的5G通信技术，创新的5G+AI能力充分满足了创通联达工业质检解决方案对强大算力和稳定连接的要求。
以创通联达某电气行业客户为例，客户工厂设备比较老旧，无法提供数据连接，其采用人工肉眼来进行产品质量检测，检验效率低下，同时无法有效保证出厂产品质量品控的稳定性。而在部署了创通联达的工业质检解决方案后，其质检环节发生了质的改变，不但检测准确率从90%提升至99%，而且每条产线能够节省3-6个检测人员，显著降低了成本。
创通联达副总裁杨新辉表示：“工业制造领域企业普遍存在技术基础薄弱、数据采集难度大、场景需求多样、部署环境复杂等挑战，对企业智能化和数字化升级带来限制和挑战。一套完整的工业质检方案经常需要综合应用到光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的前沿技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能信号处理、光机电一体化等多个领域复杂学科技术的应用和精整配合——而高通的解决方案能够完美支撑这些需求，助力现代化制造提质、增效、降本。”
写在最后
根据IDC发布的《中国AI赋能的工业质检解决方案市场分析(2022)》报告，预计2025年中国工业AI质检整体市场将达到9.58亿美元，2021-2025年CAGR为28.5%。显然，工业质检数智化发展正当时!随着新一轮工业革命的推进，物联网、大数据、AI等新技术将与工业质检之间产生妙不可言的化学反应，尤其是云端智能的下沉，边缘侧AI能力的“觉醒”，有望助推工业生产进入更加精细化的时代，为所有生产制造型企业守住产品良率这条“生命线”。
