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國內首臺輪胎外觀缺陷全檢AI設備:關鍵項近0%漏檢率

發布時間:2025-05-23 22:15:30來源: 15210273549
近日,2025中國(廣饒)國際橡膠輪胎暨汽車配件展覽會,在山東省東營市廣饒國際博覽中心舉行。聯想研究院打造的、中國第一臺輪胎外觀AI終檢全檢混檢設備在本屆展會上亮相,展示了聯想在AI工業質檢和輪胎外表質檢領域取得的引領業界的創新成果。
 
 
在廣饒展會之后的5月20日,中國橡膠工業協會橡膠測試專業委員會在山東招遠舉辦了年會,以及第七屆中國橡膠行業創新與輪胎測評智能發展技術研討會。聯想研究院人工智能實驗室研發總監虞文明,在會議上發表了主題報告《聯想小樣本學習技術在輪胎外觀全檢測中的應用》,與全國輪胎行業的測試驗證部門進行了深入交流。
 
 
輪胎外觀檢測面臨的挑戰
 
在輪胎行業中有一系列嚴格的標準和法規,對輪胎的外觀尺寸、花紋深度、表面質量等都有明確規定。輪胎生產企業必須遵循這些標準和法規,進行外觀檢測是確保輪胎產品符合相關要求,能夠合法進入市場銷售的必要手段。在輪胎制造企業中,針對輪胎外觀檢測是確保產品符合質量標準的關鍵步驟。輪胎的外觀質量直接影響到其性能和安全性,例如輪胎表面的氣泡、裂紋、缺膠等缺陷,可能會導致輪胎在使用過程中出現漏氣、爆胎等安全隱患。通過嚴格的外觀檢測,可以及時發現并剔除不合格產品,保證出廠的輪胎質量可靠,提高企業的產品聲譽和市場競爭力。
 
聯想實地調研了行業多家工廠,發現在輪胎生產的成品終檢環節上,各家輪胎生產企業仍高度依賴傳統的人工目檢,通常一個班次需要8~11人聯合完成質檢工作,而在新的社會產業大環境中,高度依賴人工質檢的企業不得不面臨4大問題和挑戰:
 
(1)工作環境相對比較惡劣,每半年的工人流失率在30%,并且出現招工難的情況
 
(2)當前國內人力成本的上升
 
(3)人工檢測易受人為主觀因素影響,導致出現檢測標準難以統一
 
(4)整體信息化程度有待提升
 
隨著AI視覺技術的發展,一些廠商也在嘗試用AI技術進行輪胎表面的外觀缺陷檢測,但是通常會面臨用于訓練的缺陷樣本數據收集困難的問題,導致模型訓練的整個周期多達3個月到半年不等。此外,針對產線不同SKU混檢、以及如何對輪胎各部位進行一次性檢測等問題,都沒有很好的解決方案,導致相關技術方案難以真正地實際落地。因此,如何將AI技術與輪胎表面檢測更好結合,以提高質檢的質量和效率,已成為整個輪胎行業亟待解決的難題。
 
聯想工業質檢智能體:只需60~100個良品建模,接近0%漏檢率
 
為此,聯想CTO組織下的聯想研究院人工智能實驗室推出了工業質檢智能體方案,基于聯想邊緣大腦工業質檢開發套件(Lizard)V3.0版本,構建了一套可以對輪胎表面缺陷全檢精準檢測設備,為客戶提供了涵蓋“光、機、電、算、軟”的整體端到端的解決方案。該套件中內置了自研的行業領先小樣本終身學習無監督建模算法,只需60~100條良品輪胎數據建模,能夠覆蓋輪胎的不同部位,可針對輪胎表面人眼可檢的100多種缺陷進行檢測。該套件支持邊緣訓練和邊緣推理,數據無需上云,既保證了數據的隱私性,又提高了處理速度。同時,還支持自適應針對不同SKU輪胎混檢的快速切拉換型能力,并支持無縫接入工廠MES管理系統。此外,聯想還提供了云-邊-端協同、遠程實時升級等技術支持。
 
本方案采用聯想邊緣大腦工業質檢開發套件(Lizard)V3.0運行于聯想AI推理服務器,配置2張推理GPU卡,支持16+工業相機和18+光源,保障了自動化檢測機臺的高效穩定運行。
 
通過聯想中國政企方案服務山東團隊,聯想工業質檢智能體方案正在落地到某全球頭部30強輪胎制造企業,賦能中國輪胎行業的智能化轉型。此方案硬件機臺已經標準化生產、其依賴的算法軟件Lizard V3.0是一款在多個其它行業已經廣泛應用的統一標準質檢軟件,擅長解決六面檢、異形檢。目前,多達10家中國前20強輪胎企業正在與聯想進行深入接觸,根據排產情況推進設備入場落地驗證。
 
行業領先的小樣本無監督算法
 
作為國內首個實現工業級邊緣 AI 訓練推理一體化平臺,聯想邊緣大腦早在2022年就被中國信通院評為“邊緣可信AI應用標桿案例”。在工業質檢領域,利用傳統深度學習算法進行缺陷檢測時,面臨的一大挑戰是缺陷樣本難以收集。為此,聯想通過大量的算法投入研究,最終突破實現了泛化性、抗遺忘性行業領先的“大模型+小樣本”無監督良品建模算法,相比行業中基于不良品的有監督建模方法所需的樣本數量,只需60~100個良品建模,實現數量級的降低的效果,約為傳統樣本量的1% ~ 3%。
 
除了深度學習模型外,我們還結合了一系列傳統圖像處理算法,以進一步提升檢測精度。這些算法包括配準、去噪、濾波、邊緣檢測等,能夠有效優化圖像質量,增強特征的可區分性。
 
針對缺陷種類繁多的復雜場景,我們進一步引入自主研發的可視化小樣本多維融合分類器。該分類器融合了缺陷位置、顏色、尺寸以及神經網絡特征等多個維度的信息,從而實現對不同缺陷類型的精準分類。通過這種多維度的綜合分析,我們的方案能夠更全面地應對各種復雜的工業質檢需求,顯著提高檢測效率與準確性。
 
今年3月,全球五大機器視覺行業組織之一的機器視覺產業聯盟(CMVU)評選出了"2024 年度機器視覺創新產品評選TOP10"榜單。,我們的平臺憑借聯想邊緣大腦 V3.0版本的正式發布,以及行業領先的技術創新能力與規模化應用成效,從眾多候選產品中脫穎而出。這標志著由聯想研究院人工智能實驗室自主研發的工業邊緣 AI 訓練推理應用平臺,已成為制造行業中的工業質檢母機軟件,進入中國機器視覺工業軟件第一梯隊。
 

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