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編輯 | 劍騰
智東西6月2日消息，近日GTIC 2021嵌入式AI創新峰會在北京圓滿收官！在這場全天座無虛席、全網直播觀看人數逾150萬次的高規格產業峰會上，來自產業鏈上下游的16位大佬共聚一堂，圍繞嵌入式AI的軟硬件生態創新、家居AIoT、移動機器人和工業制造產業4大版塊地圖，帶來了深入淺出的分享。
專注于機器視覺研發與應用的圖麟科技，是國內率先實現“AI+工業質檢”落地應用的AI供應商之一。會上，圖麟科技聯合創始人&副總裁張險峰以《工業質檢數智化轉型新思維》為題，分享了圖麟科技推動工業質檢降本增效的創新思路。
▲圖麟科技聯合創始人&副總裁張險峰
據中商產業研究院數據，2020年中國智能制造市場規模已超過27000億元，預計2025年將超過55000億元，行業場景化特征明顯。其中，工業質檢是數智化熱門場景之一。
但現階段，工業質檢的難點在于，人工檢測存在效率低、良品率不穩定等難點，而數智化的技術門檻也很高。
針對這些難點，圖麟科技基于光學系統、機電控制、視覺算法和大數據四大核心技術，推出能快速開發部署的Tunicorn通用視覺平臺，面向跨行業、跨領域的工業質檢場景，并融合了兩大系統，可實現算法多模型場景下的調度管理方案。
依托Tunicorn通用視覺平臺，圖麟科技從手機、車載、TV、筆電等終端蓋板玻璃檢測，擴展至顯示模組外觀檢測，推出了國內首個成熟的屏幕貼合后智能化檢測方案，不斷推動工業質檢的數智化。
以下是張險峰演講內容整理：
一、破解人工質檢困局，智能質檢成數智化熱門場景
目前國家大力主張智能制造，工業數字化智能化成為國家重要的戰略方向。如今工業互聯網已經成為新的投資人關注的重點方向，國家從政策制定方面提出很多指導和意見。
▲工業數智化快速升級，并呈現場景化特征
從2021—2025中國智能制造市場規模的預測可以看到，工業數字化的快速升級呈現了場景化的特征，市場規模越來越大。這里的場景化的發展，包括智能化的研發設計，生產制造的智能化、預測性維護、智能質檢、智慧安全管理等等。
圖麟科技所關注的更多是在智能質檢領域，包括外觀缺陷檢測、尺寸檢測。
在去年疫情的催化下，人口流動性小，中國的很多工廠招工非常困難。招工難，對于成熟工人的培養更是相當困難。即便成功找到工人，并把他培養成為成熟工人，工廠還是很難留住人。因為對于年輕工人來說兩班倒，在工廠對著各種光源去看玻璃的缺陷，是十分枯燥的。
以京東方、藍思、博恩為代表的很多工廠，主要還是在采用人工檢測的辦法。它們當中檢測工人基本占據工人人數的50%，這么高的員工占比帶來昂貴的人工成本。同時，對于這類工廠來說，檢測準確性的高低，都取決于工人。
人難免會粗心大意，缺陷部件有可能從上一道工序漏到下一道工序中去，最終產出成品。
圖麟科技的一名客戶在去年就遇見了這樣的問題。一名工人把質檢設備給關了，導致零件在貼膜時貼歪了，直接進入下一道程序，膜干了以后這一損失已然無法挽回。這種膜每片價格在上百美金，當時損失了幾千片，這一疏忽給工廠造成了相當大的損失。
招工難、服務成本高等因素都在制約了人工檢測，但很多工廠卻沒有進行數字化嘗試，這主要由于數字化技術門檻很高。
此外，識別缺陷、數據處理、抗干擾性、模型訓練、傳輸控制，完成其中每一項都需要大量成本。難以檢測的玻璃中的3D空間，顧客對數據的保密，這也提升了智能質檢的技術門檻。
二、一臺設備頂30人，圖麟科技的高效智能質檢技術
人工檢測主要通過在強光下反復觀察玻璃的缺陷，它的速度在35—36秒/片，缺陷最高25um，瑕疵高達30多種。人工檢測良品率不穩定，漏檢率高，同時也給工人的視力帶來很大的傷害。視覺良好的工人三個月內視力就可能下降到0.6，這也導致質檢人員流失率非常高。
圖麟科技已推出的手機前后蓋板玻璃的檢測設備，可以實現手機蓋板玻璃缺陷一站式檢測。一次性檢測出97%以上的瑕疵率，最快速度1片/秒。檢測精度在玻璃上達到10um，半導體上能達到3到4um。目前客戶實際出貨率99.5%以上，一臺設備相當于30名產業工人全天的工作量。
▲多技術融合賦能
智能質檢設備基于傳統視覺檢測，同時結合AI數據檢測，多技術融合賦能。
工業檢測設備不單要考慮算法問題或者圖象問題，更多是考慮光學問題、機械問題、算法問題，數據問題這些相關問題的融合。它需要結合多層面的光學系統，多角度、多工位進行打光，從而得到優質的成像。
如果想做很好的產品，沒有很好的成像作為基礎是不可能的。在工廠環節，圖麟科技追求非常高的穩定性，在上下料、檢測、傳輸環節做了細致工作。對于極脆弱的超薄玻璃UTG，在運輸環節它不能有任何損壞，這對于機電控制是很高的要求。
在視覺算法方面基于深度學習以及傳統的檢測和識別算法，圖麟科技也擁有相應的平臺。
基于圖麟科技在行業累積的經驗，它擁有的豐富的行業數據，可以使得設備可以適應不同公司、乃至不同行業的使用場景。在平臺層它擁有多代理分布式處理器，也有數據搜集標注管理的平臺，其后還有視覺算法、光學系統、機電控制、大數據系統。
▲Tunicorn通用視覺平臺
這些視覺平臺之上，可以延展開更多行業應用，包括蓋板玻璃檢測，顯示模組蓋板檢測，顯示電路檢測以及半導體內和類半導體檢測以及通用外材外觀檢測等。
以蓋板玻璃為例，技術設計方案上，它的數據檢測十分困難。2015年蓋板玻璃在各個產線已經進行樣機測試，真正成形跨過大概四年時間。積累了大量數據，由于各個工廠對保密性要求一般比較高，所以很難獲取這些數據。
另外，需要對各種光源組合進行試驗，得到高質量的照片。想檢測出出玻璃上面的缺陷，對精度的要求特別高，需要用高分辨率相機進行拍攝。尺寸不一，從大的LCD，比如現在的電視，乃至到中尺寸的平板，以及小尺寸的手機、可穿戴設備等等，另外還要適應在線檢測的生產節奏。
有的產線生產節奏非常快，這對檢測和識別提出很高的要求。
基于這些圖麟科技在質檢機器上設置了自主設計的光學系統，通過多角度、多波長的光源，多樣機采集，高速自動對角，保證成像清晰。此外，GPU、FPGA、分布式計算的全方位加速技術，都可以提高圖麟質檢的處理速度，使它能跟上生產線的節奏。
三、應用領域廣泛：從電路、手機到汽車
圖麟科技的產品可以在很多領域中使用，蓋板玻璃檢測領域以及顯示玻璃電路檢測領域是其最重要的應用領域。蓋板玻璃檢測領域包括手機的蓋板玻璃檢測解決方案，以及車載蓋板玻璃檢測，還有平板和電腦改版玻璃檢測。電視蓋板、可穿戴設備以及中控也都是蓋板檢測的領域范圍。
▲工業質檢數智化解決方案
幾乎所有的3C設備都需要經過這些工序：ITO、OGS、COF線路檢測方案，還有BONDING檢測方案。半導體以及類半導體包括晶圓外觀的缺陷檢測以及Mini LED檢測。在此之外延伸出顯示模組外觀檢測，以及通用膜材，手機蓋板玻璃檢測。圖麟科技的質檢設備都是成套的，它們能與客戶的產線無縫融合到一起。
手機的前后蓋板檢測效率在雙線1.5秒/片，四線基本在1秒/片，可以支持3.5寸到7寸前后蓋板檢測，檢測滑傷、點傷、臟污、凹凸點、油墨區透光以及孔的瑕疵預測。點狀缺陷達到直徑0.05毫米，線狀缺陷寬度0.02毫米。
質檢設備也支持支持大一點的部件，如7—18寸車載蓋板玻璃檢測、汽車中控、后視鏡、儀表盤等各種類型的檢測。
對于平板和筆記本電腦，有平板蓋板、筆記本電腦蓋板檢測。對于ITO、OGS、COF線路檢測方案，對檢測精度的要求更加高，其檢測精度已經超過了10um，有時候要求在3—4um的范疇。晶圓的外觀檢測在2—3um，越到半導體領域對檢測精度的要求越來越高，而mini LED到低至0.5um。
信濠光電是給三星、vivo生產手機玻璃蓋板的企業。該企業目前大量采用人工檢測，現在面臨的問題就是招不到成熟的工人，人員流失率非常高。人工檢測的效率比較低，良品率不穩定，達不到下游廠商的品質要求。在產線智能質檢設備之后，大大提高了檢測效率，提升了檢測的良率，提高了直通率。
圖麟科技也給京東方提供屏幕質檢設備，平板屏幕CGS用料原本采用人工不撕膜檢測，這種方法下部分缺陷無法有效檢出，同時人員在搬運材料過程中容易產生壓痕。而采用檢測設備后異常撕膜現象消失，同時實現了CGS上各種缺陷精準捕捉，避免人工檢測帶來的二次傷害。
以上是張險峰演講內容的完整整理。
