「机器人」落地工业制造,工小匠「持证上岗」

2023-09-01 15:03:53     来源:

在工厂生产的智能化升级过程中,质检是被AI赋能的环节之一。

传统质检主要依靠人的眼睛以及多年的经验来检测缺陷,这种方式效率较低且容易出现漏检、误检等现象。并且,伴随着劳动力成本上升,懂质检的“老师傅”越来越稀缺,年轻人普遍不愿进入工厂,从事质检工作。

于是,搭载AI视觉算法的摄像头成为代替肉眼质检的核心,越来越多的工厂开始引入AI质检,来改造产线,提高生产效率。相较于人力质检,AI质检的优势在于,可24小时无间断检测,效率、质量都得到提升。

当前普遍的做法是,工厂在产线上进行改造,加装一套AI质检方案,通常由摄像头和系统构成,部署完毕即可投入使用。这种方案的弊端在于,方案高度定制化、改造周期长。更重要的是,方案一经部署,很难复用到其它产线,缺乏柔

对于企业来说,部署一套AI质检的直接成本和隐成本十分高昂,尤其是对于广大的中小企业,这种高成本的方案并不适用。市场迫切需要能够做到高质量、高效率但部署成本较低的解决方案。

亿智造为此推出的数字工人「工小匠|AI数字质检员」,恰好能解决企业的质检转型痛点。

亿智造「工小匠|AI数字质检员」

「工小匠」三大优势:柔、专业、高效

作为一名AI数字工人,「工小匠」的柔得益于机器人智能控制。

人的手臂很灵活,可以完成许多动作。但机器人的手臂,要做到类人的自由度,技术难度非常高。

「工小匠」的原理是,通过算法规划及仿真建模,根据不同的成像条件,让机器人自动找寻目标物体的拍照点位和角度。目标任务建立之后,「工小匠」再通过精确控制机械臂每一轴的运动,结合自研的路径规划算法计算生成最优运动轨迹。

这种方式既可以提高机械臂的自由度,又能摆脱以往需要人工不断进行调试的窘境,减少人力成本。

「工小匠」不但能够知道“去哪儿”以及“怎么到达目的位置”,可以“自由活动”,而不必像传统方案一样固定在产线上。因此,「工小匠」可以说是适用于多场景,解决了企业的柔质检痛点。并且,在规划路径的过程中,可以借助避障算法,跑的更快、更稳、更安全。

仿真环境中的运动轨迹在现实场景中的同步应用

除了柔专业是「工小匠」的另一核心竞争力。

如同人一样,在质检领域,机械臂固然可以做很多事,但首先需要看见物体,才能进行相关的动作。

传统的工业相机,为了能够捕捉缺陷,提高检测精度,需要光学工程师在项目现场反复调整光源,不但费时费力,还需要付出额外的调试成本。

「工小匠」基于亿智造自研的在线光学调机系统,可以自动生成最佳拍照点位和角度、自适应最优光学参数,确保每点位的高清取图,不遗漏每一处细小缺陷。在人工修正算法调试结果的同时,算法也正在不断学人的调试经验,快速进阶为“光学专家”,时间缩短至数小时,让柔切线成为可能。

仿真环境中的光学方案在现实场景中的同步应用

「工小匠」在正式上岗之前,会把机器人智能控制、光学点位与角度设计以及自动生成的轨迹路径均放在仿真环境中一一验证。通过虚拟和现实相结合的全数字孪生,在线确保最优工作能后再下发到实际工作中;相关的回归测试也会通过云端仿真场景对突发事件进行复现和修复,远程且全面的解决各类现场问题。

、专业之外,「工小匠」的效率也非常高。

据了解,「工小匠」搭载的高速飞拍成像技术,末端线速度高达1000mm/s,每点位拍摄CT仅需0.3s。

而基于机器人智能控制和成像模组的配合,「工小匠」的手臂在不停地进行高速运动的同时完成对目标点位上的精准取像,并且重复误差小于2个像素,高效且优质。

高速飞拍成像技术

「工小匠」两大特色:部署周期短,全周期管理

对于解决方案商而言,企业的柔化生产需求倒逼方案商要将解决方案做的更加灵活便捷,除了产品能够适应不同的质检场景以外,部署周期也要缩短,让企业能够做到手机充电般“即插即用”。

传统人力质检需要很长的培育周期,而市场上很多AI质检方案依赖于大量的缺陷数据,并且经常需要停下产线进行改造,这种方案不但成本高,而且部署周期极长。

亿智造基于自身的AI能力,已经完成了数千万级的缺陷数据累积,并形成了大量的预训练模型。在其自研的Tri-vision视觉算法以及独特的模型训练法加持下,算法模型大大降低了对样本量的需求,大幅压缩模型训练及上线时间。比如,单缺陷检测只需要20~50个样本,明显缺陷可做到0样本检出。「工小匠」已经可以做到一周时间培训,然后立即投入使用。

与传统质检方案相比,「工小匠」的样本需求量下降70%,整个项目的投产周期缩短接90%。且在上岗之后,「工小匠」可依据产线的质量标准,迅速完成工作指标。

数字工人的身份之外,「工小匠」还有另外两个身份:质量管理员、质量分析员。

如今,在企业的日常生产管理中,质检的价值并不只局限于做好产品质量检测的最后一关,而在于整个质检的全周期管理,包括预防、检测、追溯、优化等前后端环节。这样才能从全流程的角度来缩减成本、提高效率。

「工小匠」通过亿自研的DQI软件系统,不但能获得全面质量数据,还能进一步完成质量数据的建模分析,帮助企业实现质量风险预警、质量缺陷统计、质量问题定位及分析。

DQI软件系统—质量分析管理

企业一方面可以利用工小匠来提高质检效率和质量,另一方面也可以做好质量管理。而且,「工小匠」基于数据分析,可以针对产线生产的具体情况做流程管理,进行事后回溯,进行“预防”。换句话说,企业使用「工小匠」,能够实现对质检全流程的成本优化,提高企业生产效率。

目前,「工小匠」已经可以走进各种各样的工厂中,如新能源汽车、数码3C、小家电工厂、瓷器工坊等等,“数字工人”的身份“持证上岗”,为企业提供质检服务。

质检作为生产的重要环节,对产品的重要不言而喻。

在定制化、周期长的诸多方案中,亿智造「工小匠」跑出了一条易部署、省成本的路径,更加适合中小企业的柔化生产需求。

未来,「工小匠」将以数字工人的身份,出现在各类质检场景中,为企业提供赋能的同时,助力我国产业智能化转型升级。


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