包头人工智能质检应用引领全国稀土行业

　　技术人员在AI智能质检机器人前检测数据

日前，在稀土应用产业园区包头永真静平磁性材料科技有限公司车间内，一台AI智能质检机器人正在紧张工作，随着光电的闪烁，由该公司生产的稀土扁平磁钢成品被分为合格、不合格两类，分传到不同区域，一批产品的检测很快完成。

对于人工智能检测效果，永真静平总经理刘静相当满意，“我们经过测试，发现比起其他机器设备，AI智能质检机器人完全可以跟人眼媲美。这样的话，机器挑完了我们就可以直接发货了。”

笔者了解到，目前AI视觉技术已经落地，广泛应用于稀土永磁产品、3C壳体等等工业领域，令人高兴的是，包头作为稀土永磁产业聚集地，率先应用了AI质检技术，已有像永真磁业企业引入AI技术，实现了质检生产力倍增，引领了全国稀土行业的AI应用。

2012-2016年，科学界发生了一场革命，基于深度学习的AI技术获得了重大突破，引领全球进入了第四次工业革命。人工智能对工业的主要作用是使生产力倍增，也就是经常说的“赋能”概念。

AI赋能工业从2016年之后，一直是全球高科技竞争的热点，谁赢得了AI，谁就赢得了未来的竞争。

“AI赋能工业，必须突破算法精度问题和光学成像问题。”AI智能质检机器人设备供应商崔忠伟博士对笔者讲道。

在AI算法精度方面，过去的计算机视觉属于自动化技术，是基于程序和逻辑的，面对工业外观质检任务，存在技术不通用、检测精度严重不足等两大不足。工业质检追求零缺陷，通常我们理解为万分之一或十万分之一的精度要求，那么AI算法怎么才能突破精度这个难点技术呢？

“寻找容量合适的非线性模型是关键。”崔忠伟说。“所谓容量就是神经网络的深度（层数或阶数）和宽度（卷积核数量），以便AI模型高精度地表达工业质检任务。同时，受现有算力GPU的限制，我们还突破了‘模型的效率优化瓶颈’，最终让AI大脑具备了高精度和强大的生产力。”

据介绍，光学成像方面，工业成像不同于自然界成像，自然界成像大多为材料吸收率或者反射率成像，根据材料表面反射的光线不同，像的灰度就会不同。工业品通常由同一种材料组成，对光的吸收率相同，无法对工业品表面缺陷成像，必须在专门设计的光线下才能完整地体现众多种类的缺陷，“这就是我们经常说‘工业视觉靠AI起飞，但却要靠光学技术落地’。”崔忠伟博士这样解释。

崔忠伟博士带领团队通过对各种工业品表面进行了深入的科学分析，抽象出工业品表面的共同特征，即表面地貌的统计规律，并根据统计学结论进行精确打光的科学研究，最终研发出适用于所有工业品表面的精确照明技术，同时也深入研究了成像光学，设计采像打光二合一光学方案，最终把所有缺陷都表现出来，再利用AI大脑的能力，让AI视觉真正追上人类，通过机器换人，实现生产力倍增。

“我们团队在AI大脑和通用光学两个关键技术上取得了成就，并申请了核心专利，尤其是我们AI工业视觉技术至少领先全球同行两年时间。”崔忠伟博士自豪地说。（张海芳 李宝乐）