經(jīng)過20多年的發(fā)展，寶德持續(xù)而深刻地把握市場需求，積累了海量的客戶資源和豐富的服務(wù)經(jīng)驗(yàn)
作為重要的數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施，在連年的政策引領(lǐng)和時(shí)代背景下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合應(yīng)用的深度和廣度進(jìn)一步拓展，在支持產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈現(xiàn)代化水平提升、帶動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面持續(xù)發(fā)揮效能。
傳統(tǒng)的質(zhì)檢主要靠人眼+經(jīng)驗(yàn)，存在著速度慢、容易漏檢、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、對視力傷害大等“疑難雜癥”。隨著數(shù)字化時(shí)代的發(fā)展，市場對高品質(zhì)產(chǎn)品的需求越來越多，這對生產(chǎn)線、對工人的各項(xiàng)能力要求越來越高，傳統(tǒng)模式需要不斷創(chuàng)新、升級。廣東某汽車廠積極推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)和智能制造改革，為提供“品質(zhì)始終如一”的產(chǎn)品，和進(jìn)一步強(qiáng)化產(chǎn)品品質(zhì)管理體系，他們亟需對質(zhì)檢環(huán)節(jié)進(jìn)行智能化升級。
要解決該汽車廠的質(zhì)檢難題并非易事，以最后一道質(zhì)檢工序——全車車燈質(zhì)檢為例，有兩道關(guān)必須要把好：一是檢測車燈有無裝錯(cuò)？由于現(xiàn)代汽車制造普遍采用混線生產(chǎn)機(jī)制，同一條流水線上，要流過不同車型的車燈，且這些燈外觀差別不大，極有可能裝錯(cuò)，出現(xiàn)張冠李戴；二是檢測車燈有無毛??？能不能點(diǎn)亮？示寬燈、大燈、轉(zhuǎn)向燈、霧燈、剎車燈、倒車燈…...檢查點(diǎn)多達(dá)22處！
此次方案基于寶德AI服務(wù)器+Intel CPU而打造，最大的優(yōu)勢就是將Intel最新的技術(shù)賦能到AI質(zhì)檢上，特別是支持推理計(jì)算加速的AVX-512 VNNI矢量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指令集和OpenVINO推理套件；支持INT8整型精度推理的VNNI指令集，可以對浮點(diǎn)精度要求不高的圖片、視頻等視覺領(lǐng)域大幅度提高CPU的推理能力。同時(shí)，借助OpenVINO工具包，方案可以將基于PaddlePaddle訓(xùn)練好的模型快速部署到CPU推理平臺，實(shí)現(xiàn)AI模型的快速轉(zhuǎn)換和場景遷移，借助推理引擎使得CPU推理能力大幅度提升，進(jìn)而提升質(zhì)檢效率及精確度，最終促使該汽車廠的車燈質(zhì)檢環(huán)節(jié)達(dá)到“準(zhǔn)”、“快”、“全”的驚艷效果。
準(zhǔn)：可自動(dòng)識別多達(dá)6款車型，以及同一款車型的不同車燈配置，準(zhǔn)確率高達(dá)99%；
快：針對單一車型的22種以上車燈，通過精確計(jì)算，檢測全程僅需1秒；
全：通過掃描車頭規(guī)格紙的二維碼自動(dòng)識別不同型號，根據(jù)型號從系統(tǒng)中調(diào)取手工配置的產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行檢驗(yàn)，并存儲過程數(shù)據(jù)用于質(zhì)量追溯。
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