場景描述
在主體產(chǎn)線和設(shè)備實現(xiàn)一定程度數(shù)字化的基礎(chǔ)上，冠捷一直在尋找能夠解決其傳統(tǒng)屏幕質(zhì)檢難題的好方案。但屏幕缺陷檢測不同于其他流水線的常規(guī)檢測，其價值在于保證良品率，即有缺陷必返工，因此質(zhì)檢工作的高要求就體現(xiàn)在對缺陷的精準(zhǔn)識別：最關(guān)鍵的是不放過一個缺陷，其次是不誤判一個良品。
傳統(tǒng)質(zhì)檢往往以人力為主，不僅消耗人力，且質(zhì)檢結(jié)果受人為因素影響。而盡管AI質(zhì)檢早有先例，讓AI模型學(xué)習(xí)殘次品不同的缺陷，在質(zhì)檢中如果遇到了同一類缺陷即可檢出壞品。但這種方案同樣存在局限，因為實際生產(chǎn)場景中缺陷品畢竟是少數(shù)，用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)收集較為困難，模型訓(xùn)練周期非常長，甚至可能需要3-6個月的時間，這顯然跟不上當(dāng)今的“智造速度”。
解決方案
聯(lián)想研究院人工智能實驗室推出基于自研工業(yè)質(zhì)檢基礎(chǔ)大模型的邊緣大腦AI小樣本終身學(xué)習(xí)質(zhì)檢平臺。僅需少量正常樣本，即可快速建模去識別產(chǎn)品異常，在一些場景中甚至不需要訓(xùn)練就可以直接進行質(zhì)檢推理。同時，該方案具備泛化能力和成熟的工具套件，使其能快速適應(yīng)多種產(chǎn)品和生產(chǎn)線，提供精準(zhǔn)高效的質(zhì)檢，顯著提升檢測效率并降低人工成本與誤檢率。
成效
應(yīng)用該方案后，冠捷質(zhì)檢效率與準(zhǔn)度提升30%；在屏幕、螺絲等質(zhì)檢場景，客戶質(zhì)檢UPH（Units Per Hour，每小時的生產(chǎn)單位數(shù)）可達(dá)300臺/小時，生產(chǎn)效率最高提升150%，至多節(jié)省80%的質(zhì)檢人力成本，且能進行7×24小時的持續(xù)質(zhì)檢。
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