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AI技術檢測汽車零件 0.1mm的缺陷都能輕松發(fā)現(xiàn)
發(fā)布者:清新汽車來源:https://www.d1ev.com/kol/75970發(fā)布時間:2018.09.17 瀏覽:4738 次

——轉載于第一電動網(wǎng),沈陽時代無損檢測科技有限公司


遠程操控、人機交互、自動駕駛……人工智能(AI)已經(jīng)開始在汽車的前端研發(fā)中展現(xiàn)威力時,但在汽車零配件檢測領域,AI似乎還沒有找到空間施展拳腳。

據(jù)權威統(tǒng)計,中國汽車零配件業(yè)產(chǎn)值2017年已超3萬億人民幣。但在汽車零配件外觀檢測方面,還停留在傳統(tǒng)人工檢測的階段。

“目前汽車業(yè)外觀檢測存在這樣的‘痛點’?!辈ㄈ瑒?chuàng)始人兼CEO王勇表示,首先是人工檢測局限性強,包括效率低、不客觀,人員流動性大等;其次是傳統(tǒng)設備適用性差,應用場景受限,且成本高昂;最后是缺陷統(tǒng)計問題多,缺乏數(shù)據(jù)的深度挖掘利用。

用AI視覺檢測汽車零部件外觀

作為一家2017年的科技公司,波塞冬瞄準這一市場空白,基于AI視覺技術,為汽車制造行業(yè)客戶提供零部件外觀檢測的自動化解決方案。

以電鍍件檢測為例,由于表面強反光、各種倒影及灰塵干擾、圖像傳感器成像熱躁、無法使用工裝夾具等難題,普通工業(yè)拍攝效果無法滿足AI圖像要求。

波塞冬4.jpeg

波塞冬給出了這樣的解決方案。制造一個黑暗環(huán)境,用柵格光照射零部件,將零部件水平旋轉360度,攝像頭會采集零部件在各個角度打光下的圖像,通過AI算法進行分析質檢,發(fā)現(xiàn)并自動標記出有瑕疵的不良品。

王勇表示:這個方案攻克了機器視覺強反光零件微小缺陷,直徑0.1mm 的缺陷都能清晰拍出?!巴瑫r,AI平臺可以實現(xiàn)自我學習,具備人工智能+工業(yè)4.0,先進制造+大數(shù)據(jù)及云計算的鮮明特點,比傳統(tǒng)檢測方式有很大優(yōu)勢?!?/span>

波塞冬的技術研發(fā)團隊可謂英才匯聚。(m.fsmqw.cn)

除了創(chuàng)始人王勇是清華-MIT GMBA碩士,曾擔任德國汽車工業(yè)聯(lián)合會高級質量經(jīng)理;首席科學家屈楨深是哈爾濱工業(yè)大學副教授、機器視覺頂尖專家;CTO焦文華是北京大學的博士、是前貝爾實驗室杰出研究員,前阿爾卡特朗訊顧問工程師、第四批中關村高端領軍創(chuàng)新人才;CDO高廣偉,曾是甲骨文中國Java事業(yè)部首席顧問,有著16年工作經(jīng)歷……

10個月研發(fā),獲行業(yè)巨頭認可


目前在這一檢測領域,日本、美國、德國都已經(jīng)做出了技術布局。具體來看,日本基恩雖然進入行業(yè)更早、涉獵行業(yè)多,但劣勢是設備功能單位們無法持續(xù)迭代;美國康耐視以及德國Halcon 的優(yōu)勢在于代理商眾多,但劣勢在于無法提供完整方案,必須二次開發(fā),對集成商技術要求很高,且價格昂貴。

相比之下,波塞冬的優(yōu)勢在于從規(guī)劃,開發(fā)到數(shù)據(jù)處理全生命周期的質量管理方案;產(chǎn)品直擊電鍍業(yè)“痛點”,填補了國內(nèi)外技術空白,價格適中,同時有著汽車業(yè)的優(yōu)質客戶資源及銷售渠道。

正因如此,波塞冬雖然去年剛剛成立,但歷經(jīng)10個月的研發(fā),這一技術平臺已經(jīng)逐步得到了市場認可,目前已與3家行業(yè)頭部客戶開展生產(chǎn)線改造試點,包括全球第二大汽車玻璃企業(yè)、國內(nèi)前三的電鍍集團等。

汽車零部件質檢市場將超千億

在王勇看來,零部件外觀檢測市場廣闊。數(shù)據(jù)顯示,中國2017 年狹義制造業(yè)(不含高科技制造業(yè))產(chǎn)值高達242707億元,0.4%的質檢投入也將造就一個千億級市場?!半S著消費者新車型換代的需求不斷增強,這個市場會越來越多?!?/span>

而質檢工人在汽車零配件業(yè)從業(yè)人員中占相當大的比例。以電鍍行業(yè)為例,產(chǎn)值為5億的工廠,需要大約300人的質檢工人,計入相關的管理成本總成本將超過2000萬/年。假設汽車零配件行業(yè)每年可用設備替代的質檢人工平均成本約為總營收0.4%,超過120億/年規(guī)模。

按照規(guī)劃,波塞冬通過檢測品類收取硬件設備費以及每年的軟件服務費。今年預計營收可達600萬元,并完成試點驗證,明年可較大規(guī)模落地。2021年預計營收過億。

王勇表示,波塞冬的愿景是立足于汽車業(yè),以基于AI的電鍍件質檢方案為切入點,打造國際領先的AI機器視覺團隊,并深度參與到汽車業(yè)前沿技術變革當中。

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