当AI遇上质检会擦出什么样的火花

质检是工厂中的主要场景，传统的人工质检需要工人时刻盯着机器屏幕，从图中发现产品的缺陷，速度大约保持在2秒一张。但如果一张产品的瑕疵难以判断，可能还要多花上几秒思考。而在具体的操作过程中，因为考验视力和专注度，质检员们往往感到较为疲倦。

如果让AI来帮忙做质检，会擦出什么样的火花？

01#从看“CT”到“AI质检师”

“如果拿医生作比喻，过去一线目检员的工作就好像中医，需要‘望闻问切’。当自动光学检测设备（AOI）上线后，我们就有了‘眼睛’，检测人员的工作也变为了‘看CT’，而现在，我们全部交给了AI，”项目经理Jiashun介绍。

走进武进生产车间MOE5新产品生产线，新生产出的精密器件由光学检测相机，从不同角度拍下精确到像素的高清照片。这些图片传输到AI系统后，由这个 “智能大脑”自动分析并判断质量。

这就是由CV Community（计算机视觉社区）联合武进工厂研发的AI视觉检测系统。它就像有一双火眼金睛，让比发丝还细的瑕疵无所遁形！

“我们将传统的光学成像与人工智能算法结合，实现对产品复杂表面的深度分析，由此解决了传统机器视觉识别能力不足的弊端。”项目经理Jiashun解释。

02#“火眼金睛”是怎样炼成的？

经历千锤百炼，AI视觉检测系统为产线赋予了一双“火眼金睛”。

"实现火眼金睛，并非一蹴而就。” 负责算法模型开发的Jinchu表示：“工业场景中的视觉检测相对复杂，在设计过程中，我们需要考虑系统的覆盖范围、生产环境中极具多样性的产品缺陷类型以及复杂的业务流程。在技术专家与业务专家的合作下，结合过往积累的经验，我们定义了代码逻辑上的关键步骤，以确保检测的全面性和准确性。最终AI系统覆盖了多条产线的多个站位，同时实现了对多达十余种的产品缺陷类型的检测要求。”

“在算法技术上，为了适应检测的多样性并解决某些错误类型所需的像素级别的检测精确度，项目团队对计算机视觉算法进行了优化，实现了更精准的检测：它能够深入解析图像，精确图片中的每一像素点，从而捕捉到肉眼难以察觉的细微变化。与传统的人眼观察相比，我们的视觉算法能够更精准地识别并定位图片像素点，大大提高检测的准确性和可靠性。” Jinchu介绍。

“目前，AI检测系统已经上线运行，取得了显著成效。”Jiashun说，“经由AI智能质检系统，原来的普检变成了机器筛查后的复检，每天AI检测系统在产品线上拍照超过数十万张，AI检验实现单站只需1秒左右，工作效率提升85%。随着数据不断积累，人工智能不断成长，还有更多的应用场景等着我们去探索。”

运用人工智能实现自动检测，打通智能检测的“最后一米路”。随着工厂AI项目与技术的持续深化，博世汽车电子事业部将继续推进数字化AI的应用与发展，借助数字化转型，智能化技术实现高质量发展。