引言/導(dǎo)讀
隨著工業(yè)制造2025計(jì)劃的實(shí)施，工業(yè)品質(zhì)量檢測(cè)效率成為制約整個(gè)生產(chǎn)鏈條的重要因素。傳統(tǒng)工業(yè)品產(chǎn)品外觀檢測(cè)，依賴“人眼+簡(jiǎn)單工具”，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品外觀的識(shí)別，剔除外觀有缺陷的產(chǎn)品，效率低下，漏檢率高。隨時(shí)AI技術(shù)快速發(fā)展，本測(cè)試床探索將視覺(jué)智能檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)品外觀檢測(cè)。
 

一、關(guān)鍵詞

視覺(jué)智能，邊緣計(jì)算，薄膜類(lèi)外觀質(zhì)量檢測(cè)

二、發(fā)起公司和主要聯(lián)系人聯(lián)系方式

華為技術(shù)有限公司 IT產(chǎn)品線 ，聯(lián)系人李超洋 13571870047 Email：Andy.lee@huawei.com
富士康科技集團(tuán)，聯(lián)系人 鄭承斌：15989547752  Email：benjamincheng@foxconn.com

三、合作公司

深圳云天勵(lì)飛技術(shù)有限公司，聯(lián)系人董卿  13714505207, Email：dong.qing@intellif.com
軟通動(dòng)力，聯(lián)系人 崔士勇13911161706，Email：sycuic@isoftstone.com
Intel公司，聯(lián)系人 張宇 13501081206， Email：richard.yu.zhang@itel.com
 

四、測(cè)試床項(xiàng)目目標(biāo)和概述

所謂“機(jī)器視覺(jué)”，就是利用機(jī)器代替人眼來(lái)做測(cè)量和判斷。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)相當(dāng)于人類(lèi)的眼睛，“眼睛”通過(guò)把“看”到的影像傳送到控制芯片，然后通過(guò)控制程序來(lái)進(jìn)行事態(tài)的判斷。一個(gè)典型的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)包括：光源、鏡頭、相機(jī)、圖像處理單元（或圖像捕獲卡）、圖像處理軟件、監(jiān)視器、通訊/輸入輸出單元等.通過(guò)機(jī)器視覺(jué)獲得的圖像，經(jīng)過(guò)AI智能算法的自動(dòng)檢測(cè)，識(shí)別，最終完成“人的眼睛和大腦”的功能，在實(shí)際工業(yè)質(zhì)量檢測(cè)中，達(dá)到代替現(xiàn)有人力，提高檢測(cè)效率、提升檢測(cè)準(zhǔn)確率。

現(xiàn)工業(yè)產(chǎn)品檢測(cè)，經(jīng)過(guò)很多年發(fā)展，但現(xiàn)有自動(dòng)檢測(cè)的存在如下問(wèn)題：
?       可檢測(cè)產(chǎn)品單一，不通用：設(shè)備高度專業(yè)化，只能在特定場(chǎng)景，對(duì)特定產(chǎn)品，特定的外觀問(wèn)題進(jìn)行檢測(cè)。例如，環(huán)境條件固定，只能檢測(cè)外觀尺寸，只能檢測(cè)玻璃制品等。
?       檢測(cè)精度低：檢測(cè)精度是固定的，不能實(shí)現(xiàn)“經(jīng)驗(yàn)積累”：隨著檢測(cè)產(chǎn)品的增多，不斷提高檢測(cè)準(zhǔn)確率。
?       檢測(cè)效率低：受檢測(cè)設(shè)備算力的影響（一般都基于工控機(jī)），在檢測(cè)效率較低，滯后日益進(jìn)步的生產(chǎn)效率。
       本測(cè)試床引入AI技術(shù)，充分利用邊緣計(jì)算的業(yè)務(wù)靈活性和業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)性，并在公有云實(shí)現(xiàn)AI算法的訓(xùn)練，充分利用公有云資源彈性調(diào)度、價(jià)格低廉的優(yōu)勢(shì)，以降低該方案的總體投入，以期達(dá)到可以規(guī)模復(fù)制的目標(biāo)。

 主要功能模塊說(shuō)明：
1、  采集端：利用光電技術(shù)，獲取工業(yè)品外觀高質(zhì)量圖片。工業(yè)品，特別是薄膜類(lèi)產(chǎn)品，具有容易彎曲、對(duì)光照敏感等特點(diǎn)，需要采用暗箱、強(qiáng)光等以達(dá)到高質(zhì)量圖像標(biāo)準(zhǔn)；
2、  邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)：邊緣計(jì)算是工業(yè)檢測(cè)的大腦，通過(guò)AI算法對(duì)產(chǎn)品外觀圖片進(jìn)行智能分析和識(shí)別，并自動(dòng)對(duì)有缺陷產(chǎn)品進(jìn)行標(biāo)記；邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)要求算力強(qiáng)、設(shè)備體積小、可以安裝在工廠質(zhì)檢室或者生產(chǎn)線附近；
3、  云端訓(xùn)練：AI的訓(xùn)練周期長(zhǎng)，需要資源多，具有階段性；因此采用租賃公有云方式較為合適；可以根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的大小、訓(xùn)練算法的復(fù)雜度，靈活租賃對(duì)應(yīng)資源，訓(xùn)練完畢，獲取模型后，即可釋放訓(xùn)練資源，以期達(dá)到節(jié)省成本的目標(biāo)。
 

五、測(cè)試床解決方案架構(gòu)

本測(cè)試床在傳統(tǒng)產(chǎn)品檢測(cè)基礎(chǔ)上，引入現(xiàn)在AI技術(shù)，依靠邊緣云和公有云聯(lián)動(dòng)，工廠側(cè)線下推理和識(shí)別，公有云線上訓(xùn)練，構(gòu)成一個(gè)完整的測(cè)試方案。

(一)    測(cè)試床應(yīng)用場(chǎng)景
本測(cè)試床項(xiàng)目，適用于外觀類(lèi)產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)，例如車(chē)輛框架、主承外觀，對(duì)部分容易產(chǎn)生變形的產(chǎn)品，如非剛性產(chǎn)品，例如紙張等，需要采用額外的輔助方法，獲得相對(duì)穩(wěn)定的圖像質(zhì)量。因此，本測(cè)試床推薦應(yīng)用在剛性產(chǎn)品外觀檢測(cè)，或者部分形變較小的產(chǎn)品外觀檢測(cè)場(chǎng)景。

(二)    測(cè)試床重點(diǎn)技術(shù)
本測(cè)試床為提高檢測(cè)的魯棒性，引入了三項(xiàng)關(guān)鍵新技術(shù)，該技術(shù)在工業(yè)外觀檢測(cè)中比較新穎和獨(dú)創(chuàng)性。

一、采用邊緣計(jì)算新技術(shù)。邊緣計(jì)算融合了計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)于一體，具有很高的產(chǎn)品環(huán)境適應(yīng)度。本測(cè)試床邊緣采用引入深度學(xué)習(xí)AI技術(shù)，在邊緣側(cè)實(shí)現(xiàn)AI的推理，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品檢測(cè)的自動(dòng)化和智能化。邊緣智能計(jì)算的應(yīng)用在業(yè)內(nèi)屬于首次。

二、引入AI技術(shù)。AI技術(shù)最大的價(jià)值是具有自動(dòng)學(xué)習(xí)和進(jìn)化功能，對(duì)檢測(cè)產(chǎn)品具有很強(qiáng)的魯棒性；而強(qiáng)的魯棒性，對(duì)本測(cè)試床的檢測(cè)范圍具有很大的價(jià)值。這點(diǎn)是傳統(tǒng)影像技術(shù)無(wú)法比擬的。

三、是引入公有云訓(xùn)練AI。AI的訓(xùn)練耗資巨大，對(duì)專業(yè)性要求很高，普通企業(yè)很難承受。通過(guò)引入公有云AI服務(wù)，可以把算法的訓(xùn)練和模型設(shè)計(jì)交給專業(yè)的服務(wù)公司實(shí)現(xiàn)，通過(guò)租賃資源方式，完成云端的訓(xùn)練；以降低AI的成本，獲取便捷的服務(wù)。

(三)    技術(shù)創(chuàng)新性及先進(jìn)性
本測(cè)試采用的邊緣智能計(jì)算架構(gòu)，為提升識(shí)別率引入的AI技術(shù)，都是在前工業(yè)檢測(cè)中首次應(yīng)用，并根據(jù)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行了技術(shù)專門(mén)開(kāi)發(fā)，具有獨(dú)特的價(jià)值。

(四)    測(cè)試床解決方案架構(gòu)
本測(cè)試床解決方案整體架構(gòu)如下，主要分為4個(gè)層面：


1、  邊緣計(jì)算平臺(tái)：主要在工廠側(cè)進(jìn)行產(chǎn)品外觀產(chǎn)品的識(shí)別和處理；是AI算法的主要承載體；
2、  IaaS層：通過(guò)引入虛擬化和Docker技術(shù)，邏輯隔離各類(lèi)業(yè)務(wù)應(yīng)用，使應(yīng)用具有更大的彈性，也更方便與工業(yè)云平臺(tái)對(duì)接；
3、  工業(yè)PaaS層：對(duì)邊緣前端和各類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理和管理的平臺(tái)，通過(guò)PaaS層，企業(yè)IT人員關(guān)注業(yè)務(wù)，把復(fù)雜的IT基礎(chǔ)設(shè)施的管理交給PaaS層；
4、  視覺(jué)業(yè)務(wù)應(yīng)用層：深度學(xué)習(xí)的算法好服務(wù)。業(yè)務(wù)作為一個(gè)服務(wù)，提供給企業(yè)內(nèi)部各個(gè)業(yè)務(wù)單元使用。

六、預(yù)期成果

本測(cè)試床預(yù)期目標(biāo)為：產(chǎn)品檢測(cè)率達(dá)到100%；完全代替人工檢測(cè)和識(shí)別部分，達(dá)到節(jié)省人力的目標(biāo)。并通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新，可應(yīng)用在更多場(chǎng)景檢測(cè)，如各類(lèi)薄膜，產(chǎn)品外觀等，柔性外觀檢測(cè)。

(一)    測(cè)試床的預(yù)期測(cè)試結(jié)果，針對(duì)測(cè)試項(xiàng)
本測(cè)試床預(yù)期檢測(cè)結(jié)果：產(chǎn)品檢測(cè)率達(dá)到100%，通過(guò)多種檢測(cè)技術(shù)的結(jié)合和運(yùn)用，使產(chǎn)品檢測(cè)率達(dá)到100%，超越人工檢測(cè)的精度。

(二)    商業(yè)價(jià)值
本測(cè)試床通過(guò)引入邊緣計(jì)算和AI技術(shù)，將AI應(yīng)用引入到工廠側(cè)，AI訓(xùn)練算法采用成本低廉的公有云；通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)工業(yè)的智能化改造，開(kāi)創(chuàng)新的商業(yè)共贏模式，對(duì)在其他類(lèi)似領(lǐng)域有非常好的啟發(fā)作用。

(三)    經(jīng)濟(jì)效益
本測(cè)試床根據(jù)富士康CPU貼膜檢測(cè)項(xiàng)目，商業(yè)價(jià)值估算如下：原人工檢測(cè)：20萬(wàn)+/年，通過(guò)本測(cè)試床方案一次性設(shè)備投資10萬(wàn)，云服務(wù)按需付費(fèi)，節(jié)省50%的檢測(cè)投資；提升產(chǎn)品檢測(cè)效率和正確率，節(jié)省產(chǎn)品缺陷類(lèi)引起的負(fù)資產(chǎn)。

(四)    社會(huì)價(jià)值
減少由于人工檢測(cè)引發(fā)的眼睛疲勞職業(yè)病，解放員工“眼睛”，減少和預(yù)防職業(yè)病；
 

七、測(cè)試床技術(shù)可行性

本測(cè)試床重點(diǎn)測(cè)試一下技術(shù)可行性：
1、工廠產(chǎn)品外觀圖像檢測(cè)和采集的可行性：采集端要求對(duì)光源、產(chǎn)品略微形變魯棒，采集圖像設(shè)備能排除產(chǎn)線其他因素干擾等；
2、AI算法的精度。AI算法精度直接影響到檢測(cè)的精度，需要實(shí)際驗(yàn)證算法的精度和識(shí)別速度。

(一)    物理平臺(tái)
物理平臺(tái)包括前端產(chǎn)品圖像的采集端和邊緣計(jì)算平臺(tái)兩個(gè)部分。
產(chǎn)品圖集采集端：包括高速工業(yè)攝像機(jī)、專業(yè)光源、暗盒，運(yùn)動(dòng)軌道等輔助設(shè)備；
邊緣平臺(tái)：包括邊緣硬件平臺(tái)（含存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備），部分車(chē)間網(wǎng)絡(luò)環(huán)境較差，需要提供4G等WIFI傳輸方式；其他連接線等輔助設(shè)備。

(二)    軟件平臺(tái)
        本測(cè)試床不單獨(dú)提供軟件平臺(tái)；其中AI算法包括在邊緣平臺(tái)中；

八、和AII技術(shù)的關(guān)系

(一)   與AII總體架構(gòu)的關(guān)系
略

(二)   AII安全（可選）
略

(三)   詳細(xì)清單（可選）
            略

(四)   風(fēng)險(xiǎn)模型（可選）
測(cè)試床平臺(tái)中運(yùn)算處理器采用嵌入式SoC，運(yùn)行基于Linux操作系統(tǒng)的專用嵌入式軟件，保證了軟件系統(tǒng)的可靠性和安全性。系統(tǒng)采用分級(jí)用戶權(quán)限管理，數(shù)據(jù)和視頻存儲(chǔ)采用嵌入數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)加密和數(shù)據(jù)水印技術(shù)保證數(shù)據(jù)安全不可篡改

(五)   安全聯(lián)系人
         不涉及

(六)   與已存在AII測(cè)試床的關(guān)系
無(wú)，首次申請(qǐng)。

九、交付件

實(shí)驗(yàn)測(cè)試床一套：包括前端采集設(shè)備，邊緣計(jì)算平臺(tái)，以及內(nèi)嵌的AI算法軟件。

十、測(cè)試床使用者

相關(guān)單位可利用本測(cè)試床搭建或者改進(jìn)，鼓勵(lì)在各個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行推廣和使用

十一、     知識(shí)產(chǎn)權(quán)說(shuō)明

本測(cè)試床相關(guān)部件的產(chǎn)權(quán)歸屬各個(gè)申請(qǐng)企業(yè)，測(cè)試床方案和架構(gòu)完全公開(kāi)，鼓勵(lì)企業(yè)據(jù)此架構(gòu)開(kāi)展各領(lǐng)域應(yīng)用。
 

十二、     部署，操作和訪問(wèn)使用

可部署在互聯(lián)網(wǎng)，根據(jù)申請(qǐng)，明確使用權(quán)限。
 

十三、     資金

企業(yè)自籌資金

十四、     時(shí)間軸

本測(cè)試床關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)：
2018年8月30日完成方案的工程效果測(cè)試；
2018年10月30日項(xiàng)目驗(yàn)收和推廣

十五、     附加信息

本測(cè)試床可以應(yīng)用在以下領(lǐng)域：如工業(yè)PCB板質(zhì)量檢測(cè)，如線路漏焊，虛焊，線路斷裂等；汽車(chē)鈑金等外觀質(zhì)量檢測(cè)，如檢測(cè)是否有劃痕，光滑度，完整度等。