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    以AI變革AOI,研華搶跑數智時代
    更新:2022-6-24 9:23:42 稿件:研華智能地球 調整大小:【

    隨著工業4.0時代的到來,新一輪科技革命和產業革命正在孕育興起,帶動制造企業的智能化、數字化轉型升級。站在全球制造業發展的新起點上,人工智能正在助力制造業打開更大的應用場景,依靠AI的力量獲得產業優勢,擁抱AI成為了時代的選擇。為了贏得數智時代的先機,AI正在中國制造的土壤之中遍地開花。

    根據Bizwit統計數據顯示,2021年AI在中國制造業中應用的市場規模約為3.65億美元,同比增長43%,有望保持40%以上增速至2025年,達到20億美元以上的市場規模。

    那么真正的智能化、數字化轉型到底要做些什么?用機器視覺替代人眼是實現工業智能化的重要一步,成為了智能制造系統的核心之一。相比于人眼,機器視覺具有精度高、速度快、適應性強等顯著優勢,可以在多種場景下實現多種功能,因此被廣泛應用于各行各業。引入AI后,更加為機器視覺在制造業中的應用如虎添翼,以AI+機器視覺的檢測方案能夠充分減少人力成本,提高檢測效率,提升數據處理能力,對產線實現智能優化和決策,從而達到真正的降本增效。

    為進一步展現AI+機器視覺的價值, 2022年6月23日下午14:00-15:00,FBE MEDIA媒體集團旗下《EM中國電子制造》、《亞洲控制工程》聯合物聯網智能系統及嵌入式平臺產業的全球領導廠商研華(中國)有限公司、專注于工業自動化軟件研發的偲倢科技公司,共同舉辦“圖形化AI瑕疵檢測軟件AINavi——高良率低錯殺,讓生產效能更優異” 在線直播主題交流會。

    圖片

    圖形化AI瑕疵檢測軟件AINavi——高良率低錯殺,讓生產效能更優異

    圖片

    AI深度學習賦能智能制造

    研華先進視覺資深經理陳文吉

    隨著產業升級機器視覺迎來了第三波增長勢頭,其需求亦從最初的產能、良率、精度過渡至能源效率、協同制造、大數據連接與處理,并在引入AI之后其適應性、深度學習能力再上新臺階。在此背景下,機器視覺的主要應用行業也從半導體、3C、汽車等行業擴散至所有行業。

    工業AI+機器視覺必將成為未來持續發展的黃金賽道,其底層的深度學習能力為這條賽道賦予了無限可能。此前,傳統的機器視覺系統使用一致且制造精良的零部件可靠執行任務,而伴隨著異常和缺陷庫的增長,應用程序變得難以編程。對于需要人類視覺以及計算機速度和可靠性的復雜情況,深度學習將被證明是一個真正改變游戲規則的選擇。

    當然,為了讓先進技術更好地解決客戶需求,持續的技術提升是一方面,應用落地的能力則更為關鍵。賦能傳統工廠實現制造到智造,研華給出了自己的答案。傳統的檢測環節,即使用上了AOI等檢測設備,依然離不開人工的大量輔助工作,存在著檢測效率相對較低、識別錯誤率相對較高等問題,且在碎片化的生產過程中仍然面臨著定制化成本高、周期長、參數標定復雜導致使用不方便等問題。AI借助圖像處理技術進行識別,利用訓練出的模型進行質量檢測,減少人工成本的同時提高精準度,幫助用戶降本增效。

    圖形化AI瑕疵監測軟件AINavi

    研華機器視覺產品銷售經理吳偉志

    AINavi

    圖形化AI瑕疵檢測軟件正是為解決用戶的這一生產制造難題應運而生。研華 AINavi是一款專注于缺陷檢測,目標識別,產品分類的深度學習視覺軟件,其中包含兩大功能:分別是推理和訓練。在AINavi上可以完成數據的管理、數據的標注和預先處理、訓練和推理的判斷、部署模型等等。

    具體來看,AINavi Trainning主要用于AI模型訓練,內置了不同的訓練方式模型,用戶無需了解復雜的數學建模原理和Python等高級語言既可完成訓練建模;高速的人工智能推理,高速高精度的人工解決方案,同時具有分布式AI結構,經濟高效的同時運行多個AI模型。

    AINavi Inferencing,也就是AI視覺檢測工具,它可以應用于多種不同類型的缺陷檢測,使用AI人工智能替代人工檢測,以更快,更有效的方式檢查產品的質量。

    研華AINavi在產品性能定位上主要應用有:缺陷檢測、產品分類、品質檢驗、字符識別。同時研華AINavi也可以和AOI結合,大大提升檢測效率和精確度,多種統一的API接口,使得應用更有彈性。在此基礎上,研華可為用戶提供了一套完整的硬件解決方案:包含相機、圖像采集卡、GUP、工控平臺等。

    AINavi在硬件的配搭上,采用比較彈性的架構,讓客戶可以根據項目多元化的選擇配置,客戶可以在原有的AOI機臺上,采用電腦插上GPU卡的方式,將原有的設備輕松升級加入AI功能,也可以通過網絡線路搭載AI,方便隨時可以擴充AI引擎。

    以AI結合AOI核心技術打造的融合了OT與IT的軟件工具便是偲倢科技與研華AINavi合作的典型代表;通過將各項功能標準化、模塊化,并提供圖像化接口讓用戶輕松上手,彈性的軟件架構設計,可為各類工廠構建出最適合的檢測解決方案。

    AINavi-電子制造行業落地與應用

    偲倢科技中國區業務總監吳竣民

    很多企業對引入AI心存芥蒂,究其主要原因是大部分的AI平臺需要收集企業的重要數據和資料用于AI模型訓練,客戶出于對自身工廠數據的保密和安全往往不愿意將這些關鍵數據提交給第三方平臺,從而導致客戶既希望借助于AI技術解決現有生產難題,又無法突破數據安全的困境。為打消客戶的這一顧慮,偲倢科技與研華共同推出的AI檢測平臺,將整個AI導入流程開放給客戶并對客戶的技術團隊進行培訓,讓其通過簡單的操作就能在內部實現AI模型訓練,徹底實現AI自主化。

    在半導體硅片(Wafer)平整度檢查的落地應用案例中,

    基于研華AINavi, 偲倢科技打造的檢測解決方案將客戶生產基于研華AINavi,偲倢科技打造的檢測解決方案將客戶生產良率從85%提升至93%,AI通報準確率達到95%以上,加快50%制程問題解決速度,最終達到了檢測數據化/定期上傳生產報告,提升了產品整體質量,減少了重工時間浪費。

    在EUV光罩盒外觀檢測的落地應用案例中,

    通過研華AINavi定位瑕疵辨識瑕疵種類,借助瑕疵位置/類別導出統計報告,針對瑕疵類型出現的頻率與位置,實現了快速分析/改善制程問題 。

    在連接器制程瑕疵檢測應用案例中,

    偲倢科技與研華通力合作取代了客戶現場的人工檢測,使得單一機臺能夠有效節省10名人力,借助多個AI模型,達到了1.6秒檢測塑料/金屬/焊點,突破了廠內AOI應用瓶頸,最終獲得了客戶認可,達到了設備自主。

    結語

    技術的力量猶如一次蝴蝶振翅,看似微小的變化,都可能產生萬鈞之力。研華在產業變革的關鍵十字路口,以AI技術之蝶,引領行業變革的浪潮,亦為眾多的行業生態伙伴開啟了新的機遇之門。

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