經(jīng)過(guò)20多年的發(fā)展，寶德持續而深刻地把握市場(chǎng)需求，積累了海量的客戶(hù)資源和豐富的服務(wù)經(jīng)驗
作為重要的數字信息基礎設施，在連年的政策引領(lǐng)和時(shí)代背景下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合應用的深度和廣度進(jìn)一步拓展，在支持產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈現代化水平提升、帶動(dòng)制造業(yè)數字化轉型方面持續發(fā)揮效能。
傳統的質(zhì)檢主要靠人眼+經(jīng)驗，存在著(zhù)速度慢、容易漏檢、標準不統一、對視力傷害大等“疑難雜癥”。隨著(zhù)數字化時(shí)代的發(fā)展，市場(chǎng)對高品質(zhì)產(chǎn)品的需求越來(lái)越多，這對生產(chǎn)線(xiàn)、對工人的各項能力要求越來(lái)越高，傳統模式需要不斷創(chuàng )新、升級。廣東某汽車(chē)廠(chǎng)積極推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設和智能制造改革，為提供“品質(zhì)始終如一”的產(chǎn)品，和進(jìn)一步強化產(chǎn)品品質(zhì)管理體系，他們亟需對質(zhì)檢環(huán)節進(jìn)行智能化升級。
要解決該汽車(chē)廠(chǎng)的質(zhì)檢難題并非易事，以最后一道質(zhì)檢工序——全車(chē)車(chē)燈質(zhì)檢為例，有兩道關(guān)必須要把好：一是檢測車(chē)燈有無(wú)裝錯？由于現代汽車(chē)制造普遍采用混線(xiàn)生產(chǎn)機制，同一條流水線(xiàn)上，要流過(guò)不同車(chē)型的車(chē)燈，且這些燈外觀(guān)差別不大，極有可能裝錯，出現張冠李戴；二是檢測車(chē)燈有無(wú)毛??？能不能點(diǎn)亮？示寬燈、大燈、轉向燈、霧燈、剎車(chē)燈、倒車(chē)燈…...檢查點(diǎn)多達22處！
此次方案基于寶德AI服務(wù)器+Intel CPU而打造，最大的優(yōu)勢就是將Intel最新的技術(shù)賦能到AI質(zhì)檢上，特別是支持推理計算加速的AVX-512 VNNI矢量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )指令集和OpenVINO推理套件；支持INT8整型精度推理的VNNI指令集，可以對浮點(diǎn)精度要求不高的圖片、視頻等視覺(jué)領(lǐng)域大幅度提高CPU的推理能力。同時(shí)，借助OpenVINO工具包，方案可以將基于PaddlePaddle訓練好的模型快速部署到CPU推理平臺，實(shí)現AI模型的快速轉換和場(chǎng)景遷移，借助推理引擎使得CPU推理能力大幅度提升，進(jìn)而提升質(zhì)檢效率及精確度，最終促使該汽車(chē)廠(chǎng)的車(chē)燈質(zhì)檢環(huán)節達到“準”、“快”、“全”的驚艷效果。
準：可自動(dòng)識別多達6款車(chē)型，以及同一款車(chē)型的不同車(chē)燈配置，準確率高達99%；
快：針對單一車(chē)型的22種以上車(chē)燈，通過(guò)精確計算，檢測全程僅需1秒；
全：通過(guò)掃描車(chē)頭規格紙的二維碼自動(dòng)識別不同型號，根據型號從系統中調取手工配置的產(chǎn)品標準進(jìn)行檢驗，并存儲過(guò)程數據用于質(zhì)量追溯。
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