外媒宣布称，合营小型摄像头，奥迪基于繁芜人工智能神经网络技能研发的软件，在创新机器学习程序下运行，能在几秒内自动、可靠地识别并标记钣金零件中最眇小的裂痕。
在海内，这项技能的落地正在同步进行。北京波塞冬科技有限公司（以下 简称“波塞冬” ）就以AI机器视觉技能为切入点，旨在为汽车业客户供应零部件外不雅观检测的自动化办理方案。让没有想到的是，作为成立刚满一年的初创公司，波塞冬竟已得到来自零部件行业的不少橄榄枝——海内电镀件、汽车玻璃、轮胎等领域位居前列的几家有名企业欣欣然与之互助，启动项目试点。
从目前的情形看，无论整车企业，还是零部件供应商，行业普遍看好AI技能 在零部件质检方面的运用。这是值得负责研究的一个征象。
数据显示，2012年至今，我国零部件制造业产值占汽车总产值的比重保持40%旁边，不过，其风雅化管理水平仍有待提高，零部件外不雅观检测领域存在的问题便是一个例证。现阶段，质检工人在零部件企业的职员组成中霸占了很大比例。以电镀行业为例，年产值5亿元的供应商，大约须要200~300名质检 工人，计入干系的管理本钱，每年企业要包袱的用度超过2000万元，约占年产值的4%。在外不雅观检测过程中，以电镀件为例的零部件产品对精度哀求非常高，涌现直径超过0.5mm的小圆点瑕疵都被归为不合格品。但实际上，由于强反光、视觉疲倦等成分，这些瑕疵通过人眼 检讨的难度非常大。
波塞冬的创始人兼CEO王勇，曾担当德国汽车工业联合会高等质量经理，审核并辅导过上百家汽车零部件企业。他向道出了零部件外不雅观检测的三大痛点：
一是人工检测局限性大。 除了高昂的本钱外，人工效率低、判断不客不雅观、易疲倦误检以及职员招工难等问题，都是成为制约零部件品质提升的不利成分；
二是传统设备适应性差，当前海内绝大多数厂家都以集成为主，只能针对某些特定的外不雅观毛病进行考验，更新改进的难度比较大；
三是人工统计毛病问题多，对付毛病零部件，人工统计不仅随意马虎出错，也缺少对数据的深度挖掘利用。
这该当便是当前零部件行业普遍看好AI机器视觉检测的紧张缘故原由。王勇说：“海内有超过10万家汽车零部件成规模企业，按照均匀每家每年20万元的AI检测投入打算，AI零部件外不雅观检讨 的市场规模就超过200亿元/年（不含其 他衍生做事）。如果以环球来计，这个数 字将超过1000亿元/年。”
据先容，波塞冬的办理方案是用构造光照射零部件， 3D摄像头会采集零部件在各个角度的图像，并通过自行研发的Neptune神经网络构造程序进行 AI最佳算法剖析，由此创造并自动标 记出有瑕疵的不良品。此外，由于 AI 具备深度学习的特色，随着垂直领域毛病数据的不断累积，公司后续还将通过 Openai.cn大数据平台进行最新算法升级推举。
理解到，针对电镀件，波塞冬样机可实现精度0.1mm的外不雅观不良检测，在对某品牌的车标质检测试中，实现了95%以上的准确率。王勇阐明称，电镀件属于强反光零部件产品，汽车玻璃则属于强透光零部件产品，而轮胎则属于弱反光的范例。这些零部件光学 特色非常繁芜，是 AI视觉检测的国际难题，但市场运用前景极为广阔。从这几类高难度的产品入手，积累履历，再延申到其他品类的产品检测，后续开拓将更加随意马虎。
“目前，我们占领了机器视觉强反光零件眇小毛病检测难题，干系技能已报告国家专利，原型件开拓和事理验证完毕，得到行业内技能评审专家切实其实定，产品估量今年年底前正式交付客户利用。” 王勇见告，当前一些条记本、电池以及码头集装箱厂家陆续联系过波塞冬， 寻求AI机器视觉领域的深度互助。一些地方政府，也都给出不同程度的优惠政策，希望他们能够本地落户建厂，带动地方家当向人工智能领域升级。
AI技能运用于零部件质检的蓝图是美好的，但因其涉及光学、机电学、人工智能、工业制造等多个学科和领域，自带高门槛，因此也已集中大批高学历的海内外人才。波塞冬的团队就表示出了跨界领悟的意味。据先容，该公司不仅拥有来自海内外有名院校的硕士及博士，而且团队成员均具备干系领域顶级机构多年的事情履历，具备了比较完全的光、机、电及AI算法能力。
“中国AI视觉检测市场充满了丰富的想象，潜力十分巨大。”王勇认为“，中国对新技能的接管程度远远高于其他国家， 对数据的利用也比较成熟，因而未来很可能会出身环球AI机器视觉领域的巨擘。” 他表示，对付AI机器视觉，无论硬件设备还是毛病识别软件发卖，抑或是售后大数据算法升级做事都具有很强的变现能力。
在“工业4.0”发源地德国，奥迪故意推广人工智能技能的运用，以求在生产过程中彻底改变质检过程——如果有足够多的标记数据集，该系统也可用于喷涂车间或装置车间的质检事情。在中国，王勇目前最为遗憾的则是波塞冬作为初创公司，资源有限，难免会错失落一些良机。AI机器视觉在汽车零部件领域的运用是一个契机，目前已不乏充满勇气的探路者，但也同样离不开成本助力和来自汽车行业的更多支持。
不远的将来，AI技能在零部件质检 中到底能不能成为“神器”？技能的成熟 度和家当化的可行性才是终极的答案。
文：李争光 编辑：庞国霞
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