前不久，神舟十八號載人飛船發(fā)射成功。在神舟十八號發(fā)射成功背后，長虹控股集團旗下多款產(chǎn)品，從發(fā)射、跟蹤、交會對接等多個維度，再次為我國載人航天工程保駕護航。
7月9日，記者從長虹控股集團獲悉，這些高精度的產(chǎn)品離不開長虹人工智能大模型的質量把關。長虹通過智能化技術的應用和創(chuàng)新，實現(xiàn)了全球首套連接器外觀缺陷智能全檢系統(tǒng)，打破高端檢測裝備“卡脖子”問題，讓產(chǎn)品質量更精準。
技術創(chuàng)新
打破高端檢測裝備“卡脖子”問題
“產(chǎn)品出廠前，需要質檢員對產(chǎn)品質量進行檢測。”長虹人工智能實驗室趙建仁說，流水線上需要大量質檢員對產(chǎn)品質量進行檢測，“每個檢驗員工需配置一臺電子顯微鏡，對每一件產(chǎn)品進行質量把關。”長時間盯著同類型產(chǎn)品，質檢人員會因為主觀因素，導致殘次品出現(xiàn)漏檢。
他告訴記者，把好產(chǎn)品質量關，一直是他們研究的課題。“我們針對華豐連接器質量檢測，開發(fā)出了連接器的表面缺陷檢測系統(tǒng)。”趙建仁說，當時還沒有提出長虹人工智能大模型概念，只是想降低殘次品的漏檢率。
據(jù)他介紹，實驗室利用各種高精度傳感器、光學系統(tǒng)等硬件，實現(xiàn)了高精度多維感知。“產(chǎn)品進入檢測環(huán)節(jié)，表面缺陷檢測系統(tǒng)會對多面產(chǎn)品的質量進行判定。”達不到設計要求，系統(tǒng)就會及時進行報警，并將該產(chǎn)品分揀到人工檢測區(qū)，進行第二次人工檢測。
“表面缺陷檢測系統(tǒng)的投入使用，讓產(chǎn)品漏檢率由1.52%降低至0.2‰。”趙建仁說，投入使用兩年來，帶來的經(jīng)濟效益超過7000萬元/年，基本杜絕了客戶因外觀缺陷而發(fā)生的投訴事件，檢測效率較人工提升72.22%，節(jié)省人力成本超過75%。
智能煥新
精密器件視覺檢測讓質量更精準
在提出長虹人工智能大模型概念后，趙建仁所在的實驗室通過人工智能、5G、自動化等技術為產(chǎn)品外觀質量檢測提供智能化解決方案，聚焦微米級小目標檢測、工業(yè)通用AI算法和多場景適配等核心需求，研制集機光電算軟硬一體化的工業(yè)視覺檢測系統(tǒng)，賦能長虹華豐和長虹華意加貝的工業(yè)視覺智能測量、定位、檢測、識別。
趙建仁說，他們匯聚長虹各制造類生產(chǎn)數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)清洗加工、融合、加密后，為大模型提供全面、準確、及時的數(shù)據(jù)和應用場景。
(來源：長虹發(fā)布)
