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“我們的質(zhì)檢要做的是在厚度僅十幾微米的電池隔膜上找出所有微小缺陷，如果沒有檢測(cè)出來(lái)，就很可能使新能源汽車的電池在使用過(guò)程中出現(xiàn)問(wèn)題，甚至自燃。”

在大恒圖像的車間里，一條設(shè)備流水線上正在檢測(cè)著新能源汽車電池的重要組成部分——隔膜，基于百度飛槳的AI算法能實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)超30%以上傳統(tǒng)機(jī)器質(zhì)檢不能發(fā)現(xiàn)的微小缺陷。

AI賦能，助力企業(yè)降本增效

作為新能源汽車電池的重要組成部分，隔膜的作用是隔離電池的正負(fù)極，其在生產(chǎn)時(shí)不可避免地會(huì)有一些缺陷，比如絕緣材料的漏涂、異物、孔洞等問(wèn)題。電池隔膜如果存在缺陷，很可能會(huì)造成電池自燃，甚至?xí)斐尚履茉雌囎匀?#xff0c;因此隔膜檢測(cè)十分必要。

隔膜產(chǎn)品

大恒圖像隸屬于上市公司大恒科技，是一家老牌高科技企業(yè)。從印鈔檢測(cè)業(yè)務(wù)起步，大恒圖像一直致力于機(jī)器視覺在工業(yè)質(zhì)檢方面的應(yīng)用，已經(jīng)在機(jī)器視覺行業(yè)深耕26年。目前，大恒圖像的很多視覺檢測(cè)設(shè)備都已經(jīng)成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

電池隔膜質(zhì)量檢測(cè)作為大恒圖像眾多業(yè)務(wù)之一， 近年來(lái)隨著新能源汽車行業(yè)的快速發(fā)展而變得日益重要。

傳統(tǒng)算法主要根據(jù)缺陷特點(diǎn)設(shè)計(jì)特定算法來(lái)匹配缺陷特征，對(duì)比較明顯的缺陷檢測(cè)效果較好，但是對(duì)一些對(duì)比度低的缺陷檢測(cè)能力較差。且傳統(tǒng)算法適應(yīng)性較差，膜的工藝或者厚度變化，之前的算法就要重新設(shè)計(jì)。

一套傳統(tǒng)機(jī)檢設(shè)備需要經(jīng)歷6到8周的安裝調(diào)試與人員培訓(xùn)，才能在客戶廠房正常使用，且需要經(jīng)歷嚴(yán)格的考驗(yàn)，客戶會(huì)在使用中、甚至主動(dòng)拿出已知缺陷產(chǎn)品，不斷測(cè)試設(shè)備的缺陷檢出率及精度。面對(duì)長(zhǎng)達(dá)兩個(gè)月的安裝周期和極高的檢測(cè)精度要求，有什么更科學(xué)的方法能讓大恒圖像提升效率及設(shè)備競(jìng)爭(zhēng)力嗎？

大恒圖像擁有自己的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，在了解到百度飛槳（PaddlePaddle）在工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域的落地案例，以及面向工業(yè)級(jí)應(yīng)用的端到端解決方案圖像分割庫(kù)（PaddleSeg）后，大恒圖像開始基于飛槳研發(fā)新能源汽車電池隔膜質(zhì)檢模型。

PaddleSeg助力，提升30%缺陷檢出率

PaddleSeg是基于飛槳開發(fā)的語(yǔ)義分割庫(kù)，覆蓋了DeepLabv3+,U-Net, ICNet，PSPNet等主流的分割模型。通過(guò)統(tǒng)一的配置，幫助用戶更便捷地完成從訓(xùn)練到部署的全流程圖像分割應(yīng)用；基于百度視覺技術(shù)部的實(shí)際業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，內(nèi)置10+種數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略，可結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行定制組合，提升模型泛化能力和魯棒性。再通過(guò)模塊化的設(shè)計(jì)，開發(fā)者可以結(jié)合預(yù)訓(xùn)練模型和可調(diào)節(jié)的骨干網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練滿足不同性能和精度的要求的分割模型；最后通過(guò)不同的損失函數(shù)如Dice Loss, BCE Loss等組合方式可以強(qiáng)化小目標(biāo)和不均衡樣本場(chǎng)景下的分割精度。

分割效果:

在合作之初，有大恒圖像的客戶會(huì)質(zhì)疑人工智能的效果，但經(jīng)過(guò)驗(yàn)證后，大家發(fā)現(xiàn)檢測(cè)設(shè)備的檢測(cè)效率的確得到提升——這套使用飛槳進(jìn)行多種產(chǎn)品外觀質(zhì)檢模型研發(fā)與部署的質(zhì)檢一體機(jī)，對(duì)于傳統(tǒng)算法會(huì)漏檢的一些不明顯的缺陷，能提升30%的缺陷檢出率, 安裝調(diào)試周期更是由6到8周縮減到2周。除此之外，更在設(shè)備后續(xù)維護(hù)上完成突破，大幅減少外派工程師驗(yàn)證設(shè)備的概率，真正實(shí)現(xiàn)了降本增效。

隔膜檢測(cè)軟件界面

檢測(cè)結(jié)果示例圖

PaddleSeg項(xiàng)目地址：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/d61ee533c3dfde9645db1b1c1e7fa342909ebd0b

作為一家中國(guó)智能制造出口企業(yè)，大恒圖像擁有大量的出口訂單，美國(guó)、加拿大、墨西哥、巴西、智利、澳大利亞、新加坡、新西蘭等國(guó)都有業(yè)務(wù)。如今，在AI的幫助下，大恒圖像能完成一些國(guó)際品牌無(wú)法檢測(cè)出的缺陷，再憑借固有的成本優(yōu)勢(shì)，其在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)的優(yōu)勢(shì)進(jìn)一步擴(kuò)大。

看到行業(yè)難題被團(tuán)隊(duì)在飛槳的協(xié)助下輕松攻克，身為高精尖行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的大恒圖像設(shè)想，飛槳能做的或許還有很多。

AI質(zhì)檢，大有可為

大恒圖像計(jì)劃未來(lái)用飛槳慢慢替代之前傳統(tǒng)的算法，并將AI技術(shù)應(yīng)用到更多的檢測(cè)設(shè)備當(dāng)中。在沒有視覺檢測(cè)設(shè)備之前，無(wú)論是紙鈔生產(chǎn)，還是食品生產(chǎn)或醫(yī)藥生產(chǎn)，都要依靠人工檢測(cè)，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，更對(duì)工人要求很高，很難完成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。

以醫(yī)藥行業(yè)為例，國(guó)家藥典規(guī)定注射液中不能含有50微米以上的可見異物。藥廠執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)的方法是使用視力檢測(cè)1.2的工人。如果在工人目力所及30厘米內(nèi)能夠發(fā)現(xiàn)，就說(shuō)明有50微米以上的異物。這種方法雖然有一定道理，但仍屬于土法檢測(cè)，如果工人視力下降或者是精神狀態(tài)不好，都會(huì)影響檢測(cè)的準(zhǔn)確率。

除了檢測(cè)精度之外，企業(yè)還面臨嚴(yán)重的“招工荒”，需要在封閉狹小工位工作的質(zhì)檢工作，越來(lái)越難招到人、留住人。

人工質(zhì)檢很快在很多行業(yè)被機(jī)器視覺質(zhì)檢替代，但是在接觸到深度學(xué)習(xí)之前，大恒圖像在工業(yè)檢測(cè)方面一直用的是“傳統(tǒng)算法”。所謂傳統(tǒng),其實(shí)是先手動(dòng)模擬產(chǎn)品可能會(huì)出現(xiàn)的缺陷情況，然后讓機(jī)器能夠識(shí)別流水線中有缺陷的產(chǎn)品并歸類。

傳統(tǒng)的機(jī)器算法如果需要檢驗(yàn)對(duì)缺陷率檢測(cè)要求較高的產(chǎn)品，雖然也能實(shí)現(xiàn)不錯(cuò)的檢出率，但需要極大的工作量來(lái)調(diào)整算法，并且需要6到8周的安裝和調(diào)試培訓(xùn)周期。更加重要的是，很多場(chǎng)景并沒有合適的機(jī)器算法，比如現(xiàn)在的實(shí)心膠囊生產(chǎn)線，仍然在使用人工質(zhì)檢，大恒圖像正是希望與百度飛槳展開合作，突破這一行業(yè)難點(diǎn)，打造廣闊的藍(lán)海市場(chǎng)。

新能源汽車電池薄膜檢測(cè)設(shè)備的改變只是一個(gè)開始，一個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)的質(zhì)變要加速了。

百度飛槳推動(dòng)工業(yè)智能化升級(jí)

如今，以智能制造為核心的智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，以人工智能為核心驅(qū)動(dòng)力的第四次工革命悄然而至。站在新的歷史起點(diǎn)上，中國(guó)制造企業(yè)正完成由“數(shù)字化”到“自動(dòng)化”、“智能化“的演進(jìn)。大恒圖像依靠AI獲得產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)，正是這場(chǎng)大潮中的一個(gè)縮影。

飛槳源于產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，始終致力于與產(chǎn)業(yè)深入融合，并已廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等，服務(wù) 150 多萬(wàn)開發(fā)者，未來(lái)，飛槳將與合作伙伴一起幫助越來(lái)越多的行業(yè)完成 AI 賦能。

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎(jiǎng)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的在厚度仅十几微米的电池隔膜找缺陷？人工智能说，能行（人工智能应用案例）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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