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应用案例

经过20多年的发展,宝德持续而深刻地把握市场需求,积累了海量的客户资源和丰富的服务经验

宝德AI助某汽车厂解决车灯质检之痛
项目背景

作为重要的数字信息基础设施,在连年的政策引领和时代背景下,工业互联网融合应用的深度和广度进一步拓展,在支持产业链供应链现代化水平提升、带动制造业数字化转型方面持续发挥效能。

传统的质检主要靠人眼+经验,存在着速度慢、容易漏检、标准不统一、对视力伤害大等“疑难杂症”。随着数字化时代的发展,市场对高品质产品的需求越来越多,这对生产线、对工人的各项能力要求越来越高,传统模式需要不断创新、升级。广东某汽车厂积极推动工业互联网建设和智能制造改革,为提供“品质始终如一”的产品,和进一步强化产品品质管理体系,他们亟需对质检环节进行智能化升级。

案例分析

要解决该汽车厂的质检难题并非易事,以最后一道质检工序——全车车灯质检为例,有两道关必须要把好:一是检测车灯有无装错?由于现代汽车制造普遍采用混线生产机制,同一条流水线上,要流过不同车型的车灯,且这些灯外观差别不大,极有可能装错,出现张冠李戴;二是检测车灯有无毛病?能不能点亮?示宽灯、大灯、转向灯、雾灯、刹车灯、倒车灯…...检查点多达22处!

解决方案

此次方案基于宝德AI服务器+Intel CPU而打造,最大的优势就是将Intel最新的技术赋能到AI质检上,特别是支持推理计算加速的AVX-512 VNNI矢量神经网络指令集和OpenVINO推理套件;支持INT8整型精度推理的VNNI指令集,可以对浮点精度要求不高的图片、视频等视觉领域大幅度提高CPU的推理能力。同时,借助OpenVINO工具包,方案可以将基于PaddlePaddle训练好的模型快速部署到CPU推理平台,实现AI模型的快速转换和场景迁移,借助推理引擎使得CPU推理能力大幅度提升,进而提升质检效率及精确度,最终促使该汽车厂的车灯质检环节达到“准”、“快”、“全”的惊艳效果。

准:可自动识别多达6款车型,以及同一款车型的不同车灯配置,准确率高达99%;

快:针对单一车型的22种以上车灯,通过精确计算,检测全程仅需1秒;

全:通过扫描车头规格纸的二维码自动识别不同型号,根据型号从系统中调取手工配置的产品标准进行检验,并存储过程数据用于质量追溯。

客户收益

通过AI技术,22种车灯,检测全程仅需1秒,提质增效显著;

AI质检的投入以及背后技术的应用,实质上是该汽车厂由粗放型生产向精细化生产转型,走入广阔新天地的里程碑。


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