上海2019年6月25日 /美通社/ -- 工業4.0為制造業的發展轉型提出了方向，在“智能化”的主導下，物聯網、云計算、人工智能等技術將得到前所未有的廣泛應用，成為推動變革的主要力量。英特爾憑借其在物聯網、人工智能等領域領先的技術、產品和解決方案幫助工業企業解決難題，提升智能制造能力，從而把握住市場機遇。
對于制造業企業來說，產品缺陷問題一直是核心痛點之一，這一問題若不得到解決，極易誘發事故。而如何提升產品質量和良品率，從而降低原材料消耗和人工成本投入，成為了工廠在數字化、智能化改造的過程中面臨的核心問題。
為了解決這一問題，近年來，部分企業開始了基于機器視覺識別技術的缺陷檢測探索，然而在實際的應用過程中，傳統機器視覺識別雖然能夠解放一部分生產力，但也存在著識別率低，復雜環境下無法徹底取代人工檢測等一系列難題，這也導致目前的質檢市場仍大量采用人工目檢的方式，而機器視覺的覆蓋率不足5%。雖然人眼具有較強的目視能力，識別能力要高于傳統的機器視覺識別，但人工檢查成本高昂，并且易受到工人熟練度影響，導致檢測準確性及效率差異較大。因此，企業需要有更好的技術方法來實現生產線的自動化檢測。
攜手上海深視科技 提高缺陷檢測的準確率
針對制造業提升產品質量和良品率的需求，英特爾攜手上海深視科技，將基于深度學習的計算機視覺技術應用于生產制造領域，為客戶提供產品表面缺陷檢測解決方案，幫助客戶提升產品良品率及生產效率，并有效降低人工成本。
上海深視科技的AI學習平臺Deep Inspect能夠快速對各類產品圖像缺陷進行學習訓練，從而做到高精度識別判斷。目前，Deep Inspect已經在多個行業有落地應用，包括3C、光學薄膜行業、PCB制造等，尤其是在輪胎制造行業取得了顯著成果。
在輪胎的生產過程中，輪胎表面的字符、色點標識會存在各式各樣的缺陷問題，比如位置偏移、標識不清、錯誤等。由于輪胎本身為黑色存在吸光、字符跟背景色相近，輪胎大小不一，不同生產商要求不同，傳統的機器視覺方法不能很好的解決缺陷檢測問題。上海深視科技與英特爾合作，在Intel X86 CPU上使用OpenVINO? 定制開發了針對輪胎行業的智能缺陷檢測系統。在米其林項目中，搭載了OpenVINO? 的平臺配合英特爾CPU的工控機，在沒有GPU的情況下，就獲得了10倍以上的性能提升，大幅縮短了開發周期。
具體的檢測方式為：先將產品的缺陷通過圖像抓取出來，然后將對圖像數據的標注錄入系統，使檢測平臺Deep Inspect利用數據信息訓練算法模型，通過邊采集數據邊更新模型的方式，在模型達到一定的準確精度后，再安裝到產線上取代人工質檢的工作。
英特爾OpenVINO?賦予工業質檢智能化
Deep Inspect的背后是英特爾強大的軟硬件支持。“這是我們第一個使用OpenVINO?的項目，結果很出乎我們的意料。我們做了很少的工作，就取得了10倍以上的性能提升。”談及OpenVINO?時，上海深視科技首席執行官李揚發出了這樣的感慨。
OpenVINO?是英特爾推出的一個快速開發高性能計算機視覺和深度學習視覺應用的工具包，它可以加快高性能計算機視覺和深度學習視覺應用的開發速度，支持在各種英特爾平臺的硬件加速器上進行深度學習，并允許異構計算的執行。它的使用者既可以是軟件開發人員，也可以是各行各業的視覺解決方案的專家，并能在工業自動化、辦公自動化以及智慧交通等領域發揮優勢。總的來說，只要用到了視覺，用到了英特爾的計算，都可以利用OpenVINO?工具包去更好的利用邊緣側的設備做推理。
機器深度學習需要海量的數據以及較高要求的計算能力。OpenVINO?把人工智能放在邊緣做計算，通過將人工智能和異構邊緣計算相結合，具備了這四個方面的顯著優勢：提高性能，整合深度學習，加速開發、創新和定制。正是得益于OpenVINO?，上海深視科技能夠更快更好地為工業客戶提供高準確率的缺陷檢測解決方案。
機器視覺方案擁有突出的優勢。相較傳統視覺技術對不規則產品缺陷識別能力的不足，人工智能預測準確率將隨著數據量的提升而持續優化，能夠實現生產質量數據的全面掌控，并為流程優化和工藝再造提供關鍵數據支持。在未來，人工智能工業質檢解決方案將全面賦能工業。
助力工業企業邁入智能制造新時代
英特爾面向新時代工業的需求所提供的工業視覺方案，包括了高性能的機器視覺硬件，以及創新性的OpenVINO? 工具包。通過硬件和軟件的結合，可以覆蓋廣泛的應用場景，適用于工業應用場景的需求。同時，英特爾也提供軟件優化，使客戶可以使用更低功耗、更低成本和更靈活的開發設計的解決方案，讓基于深度學習的人工智能可以更好更快地推動數據的智能化。
英特爾公司物聯網事業部副總裁兼中國區總經理陳偉表示：“工業智能時代到來，將引發巨大變革，同時帶來數據的爆發，如何導入物聯網、人工智能和云計算等技術是工廠在數字化、智能化改造的過程中面臨的核心問題之一，英特爾正憑借著強大的物聯網和人工智能技術，加速先進技術在工業領域的落地，幫助企業進行智能制造轉型的同時，也幫助合作伙伴深挖數據紅利，更好地把握‘智能+工業’時代的機遇。”
