人工智能缺陷检测 东声立身细分大市场

路目@36氪浙江 · 2019-12-26
数字工厂很“性感”。

AI智能和5G、6G技术的落地,制造业企业加速从工业3.0向4.0进化是不可阻挡的趋势。在推动工业制造业企业转型中,东声(苏州)智能科技有限公司(以下简称东声),对准的是人工智能缺陷检测领域。在此细分领域,知名度、产线应用率、市场占有率、准确度拿了多个第一,其核心技术HanddleAI检测软件也已实现商业稳定使用。

东声智能科技CEO韩旭

作为东声科技创始人、毕业于韩国首尔国立大学计算机专业的韩旭,曾被任命创立韩国某视觉智能公司中国总公司。作为一个沉迷技术的理工男,韩旭始终相信技术能够改变工业,AI智能的应用能够改变传统工业依赖密集劳动增长的单一模式。

 AI工业的“性感”

工业给人的感觉总是笨拙而无趣的,“虽然很多投资人不大看好工业,认为工业不“性感”,不能挣快钱,但我们认为工业很“性感”,实业乃国之根本,工业的发展和变革可以带动整个社会的进步和发展。”

以昆山某3000人规模的工厂为例,韩旭形象而真实地说明了今天中国制造业工厂的现状。这家工厂的主要业务是组装笔记本电脑的背壳和键盘,最后的检测工作全部依赖人工完成。由于笔记本的监测要求比较高,工厂通过“鹰眼计划”进行评比来提升合格率。如果依旧达不到要求,那么只能通过继续增加人员进行多次复检改进。 

这些流水线上的工人大多是90后,连续10小时不间断地查看产品外观的微小瑕疵,既要保证准确率又要保证检测速度,标准高又辛苦繁琐,选择做质检员的工人少之又少。工厂墙上“成功推荐一名质检员,奖励千元推荐费”的横幅印证了这一点。 

韩旭给我们算了一笔账,某著名大型3C产品制造工厂,预计工人总数在40万人左右,普通质检员的占比约为10%—15%,即4—6万人。如果按照平均每人每年综合成本5万人民币计算,这个工厂单在外观缺陷检测这一个工种一年的投入就达到了20—30亿人民币。这还不包括人员流动、管理以及其他不可预测的原因产生的成本。

工业发展对视觉的需求将越来越大。未来,产线每个操作环节和每个工位都会布设视觉设备,并且由单一的视觉方案逐步扩展成视觉系统。当一个系统形成之后,才能改善整条产线,提升产品良率和产能。

东声在图像处理、缺陷检测、多维数据采集、综合数据分析等方面的技术手段恰恰能够改变这一状况。既提升了工厂的效率,也解放了更多的劳动力,为企业赋能。韩旭觉得,这就是被技术改变的工业的魅力。

未来“智慧工厂”蓝图

东声的核心技术在于以AI智能的算法,通过对采集图像的多次学习分析,不断提升辨识的准确率,降低过检率,最终使产品合格率达到标准要求。以光伏组件EL检测为例,通过两轮深度学习的优化,东声的技术可以达到99.97%的准确率。达到了凡是通过传统方式,即通过工业相机及肉眼能够检测出来的瑕疵,东声的产品均可以准确辨识的水平。目前,东声与国内知名的太阳能电池厂合作,可以处理他们需要的所有产品类型。 

HanddleAI检测软件是东声的核心技术,已实现商业落地,在Display、光伏、PCB/FPC、半导体、玻璃、电子产品等领域都得到了有效验证。

对于纯人工生产线,东声可以同时提供软件和硬件的支持。而针对不少经历过工业3.0设备升级的工厂,HanddleAI的开发API端口可以无障碍融合到工厂传统的产线上。利用HanddleAI替换企业原有的AOI(自动光学检测)设备,原本需要三个工人进行操作的流程可以再减少两个,并大幅节省了购买全套升级设备的成本。

HanddleAI还具有高兼容性的特点,可以跨Windows 、Linux和Mac OS系统平台,不仅支持英伟达旗下的GPU,更广泛地支持英特尔VPU、FPGA等硬件。

东声智能科技产品体系

除了核心技术HanddleAI检测软件,东声有六大产品体系,包括AI声音检测系统、AI智能相机、人工智能2D外观缺陷检测、3D尺寸测量、人工智能及大数据质量监控可追溯系统。产品体系几乎涵盖了制造业企业在检测方面的所有需求,可以针对不同用户需要提供定制化服务。 

东声的人工智能及大数据质量监控可追溯系统将布局整条生产线,监测生产的重要环节以及工序,找到瑕疵产生的原因, 再结合工业制成工艺和丰富的产线经验,形成以质量管控为核心的产品质量可追溯管理系统,最终实现对整条产线结构的优化。

从解决问题,到解决问题产生的源头,这就是东声所构思的用AI技术帮助制造业工厂最终升级为智慧工厂的路径。 

公司落地运营不过几个月,但团队在工业人工智能行业已然耕耘多年,东声50%的团队成员是技术人员。

韩旭说,东声将在Display、光伏、3C、半导体、医疗、军工等领域进行深耕。

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