人工智能的改進與更好的機器視覺控制相結合，為智能制造行業創造了至關重要的新組成部分–高精度和可擴充的故障檢測。這項技術的前景廣闊，不僅可以提高效率，而且可以提高安全性并提供實時可見性。
全球智能制造市場将在不久的将來實作顯着增長，據《市場研究》(Research and Markets)的一份報告預測，2020年至2025年的複合年增長率為12.4%，市場規模約為3848億美元，而2020年為2147億美元。該分析公司表示，這種增長是制造過程中的工業自動化，并且通過軟體解決方案對減少時間和降低成本的需求不斷增加。
AI驅動的故障檢測是工業自動化領域新興需求和創新領域的一個很好的例子。引起關注的部分趨勢是，在制造過程的兩個關鍵領域中，自動進行故障檢測的能力至關重要–将其作為預測性維護計劃的一部分和作為品質保證工具的一部分來檢測工廠機械中的故障，以確定制造輸出符合規格。
機器視覺
一個關鍵的技術共性是對可靠且高度可配置的機器視覺的需求，尤其是在QA過程中，在該過程中，發現表面缺陷是該過程的關鍵要素。傳統的機器視覺解決方案(例如自動光學檢查(AOI))依靠不靈活的規則或所謂的“黃金圖像”來将産品圖像與已知的無缺陷圖像進行比較。但是，這裡的問題是，任何誤報都會導緻不必要的浪費，而相反的情況則會使有缺陷的零件通過。在這個灰色地帶，人工智能可以改變有效性。在某些情況下，它可以提供高達95%的改進，還消除了誤報。
人工智能機器視覺的挑戰和好處
有趣的是，制造商轉移到AI故障檢測環境的主要挑戰之一是確定用于訓練AI的資料清晰無歧義。例如，人工檢查往往是主觀的，不同的檢查員會通過或未通過相同的缺陷，是以将主觀通過/失敗資料合并可能導緻模棱兩可或沖突的決策，進而導緻模型不完善。即使擁有幹淨的資料來訓練AI，也隻是過程的一小部分。确實，訓練用于視覺檢查的概念驗證AI模型可能隻占整個部署總時間和成本的10%。
另一個關鍵挑戰是確定材料和環境因素(例如照明)的一緻性。這兩種方法中的任何一種更改都可能立即導緻非常高的錯誤率，需要重新校準或重新訓練模型。然後，這需要成功的部署才能使環境變化檢測系統處于運作狀态。但是，除了故障檢測之外，環境變化檢測系統還可以提供廣泛的好處。例如，分段系統可能會提高勞工的安全性(如果在受限區域檢測到運動，則通過自動切斷機器的動力)，監視火、煙或其他空氣品質危害(如灰塵或氣體洩漏)的安全性。
遠見卓識
AI機器視覺有更廣泛的應用，特别是随着它開始成熟。瑞士無人機公司Sulzer Schmid和AI公司NNAISENSE進行了合作，其中一個令人興奮的領域是自動監視風力渦輪機葉片的損壞。先前對轉子葉片的詳細檢查将涉及完全停機，然後技術人員“爬到塔架上”以手動檢查表面是否磨損。
自動化系統使用Sulzer Schmid的3DX檢測平台來連續擷取高清圖像，并實作100%的刀片覆寫率，同時将人為錯誤和操作風險降至最低。 AI軟體會自動掃描整個刀片表面，僅突出顯示不一緻性和需要關注的區域以進行手動檢查，進而節省了數百個工作時間，否則将花費大量時間檢查完美運作的刀片表面。
當然，人工智能機器視覺的使用已經遠遠超出了渦輪機葉片的範圍，并且幾乎滲透到了現代生活的各個方面。這一事實從最近開放采購的潛在改變遊戲規則的新物體檢測架構DETR可以看出，或檢測變壓器。
實時合作
總體上來說，支援AI的故障檢測無疑是目前的熱點，而且元件和試點項目的日趨成熟表明在未來幾年中将繼續擴充。由德國政府資助的SPAICER是一個合作項目，展示了大工業對這一概念的重視程度–SPAICER旨在使用領先的AI技術和Industry 4.0标準來優化生産過程并實時預測故障。于2020年4月啟動，相關合作夥伴包括西門子、寶馬、福克斯、微軟、福特、戴姆勒、蔡司和戴爾。
早期的使用案例是利用AI來預測材料波動對一家德國中型公司的工具磨損率的影響，該公司在工具磨損和更換方面每小時産生的成本高達500000歐元。目的是實時對變化及其影響進行分類，進而降低生産的總體風險，進而建立更具彈性的生産流程。
搜尋實時資料(以及當時的實時可操作資料)不可避免地是自動故障檢測的關鍵。日益強大的AI的使用使這個以前無法實作的前景成為今天的現實可能性，也是明天的重要業務資産。确實，從中期來看，可能會帶來越來越商品化的SaaS風格的雲AI平台，這些平台具有專門的故障檢測和監視子產品，并被用于内部傳感器和具有機器視覺的攝像頭系統。
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http://www.qianjia.com/html/2020-12/24_373768.html本文轉自千家網，本文一切觀點和機器智能技術圈子無關。
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