工业视觉检测：AI在智能制造中的落地策略与挑战

《工业视觉检测平台的思考与应用》是一份关于智能制造中AI技术落地的实际案例和策略探讨的PPT。该文档聚焦于工业视觉检测在智能制造中的重要作用和挑战，特别是针对汽车制造业的具体应用场景。 首先，文档提到了AI在智能制造中的机遇和挑战。随着工业4.0的发展，AI技术如视觉检测平台被广泛应用，旨在提高生产效率和产品质量。然而，这并非一蹴而就的过程，它面临着诸多问题。例如，企业需要找到合适的AI应用场景，确保其直接服务于业务目标，如提高缺陷检测的准确性，减少人工成本，以及提高系统的可靠性。这意味着设定明确的项目目标，如期望AI的识别率和准确度，并将其转化为实际操作指标。 对于AI项目的实施，关键在于人才配备。由于缺乏AI专业人才，招聘难度大，而且现有员工可能需要通过实际项目来提升对AI系统的理解和维护能力。此外，AI系统的部署和运维需要考虑系统的易用性和稳定性，比如提供简单直观的问题诊断工具，以及确保软件、算法和模型能够适应不断变化的生产环境，处理新出现的问题。 文档还强调了将AI系统整合到企业现有的ERP和MES系统中的重要性，这涉及到如何有效地传达AI系统的价值，证明其比人工检测更高效、准确，并获得管理层的信任。同时，持续监控AI系统的性能，确保其稳定性和可信度也是必不可少的环节。 针对具体案例，某世界五百强车企的汽车水箱生产过程中的缺陷检测问题，采用了ViMo平台的解决方案。由于水箱零件数量众多且要求高精度，人工检测既耗时又容易出错。通过使用3D和2D传感器结合的OK/NG二分类检测技术，如NGSM-InSight解决方案，可以精确检测散热芯的缺陷，包括直边丢失和R角丢失，同时提供实时的位置信息以便机械手进行处理。这种解决方案不仅提高了检测效率，降低了缺陷率，还节省了大量的人力资源。 总结来说，《工业视觉检测平台的思考与应用》深入讨论了如何在实际生产环境中巧妙地运用AI技术，解决工业检测中的难题，同时兼顾了人才发展、系统集成和管理信任等问题，以推动制造业向智能化和自动化方向发展。