在早期發(fā)展階段，人工智能技術(shù)主要應(yīng)用于語音識別、機器翻譯等領(lǐng)域。隨著技術(shù)的不斷進步和算法的不斷優(yōu)化，人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用也越來越廣泛，為工業(yè)生產(chǎn)帶來了巨大的發(fā)展機遇和潛力。工業(yè)AI的本質(zhì)是將人工智能技術(shù)和和特定的工業(yè)制造場景相結(jié)合，實現(xiàn)設(shè)計模式的創(chuàng)新、智能的生產(chǎn)決策、資源優(yōu)化配置等。本文為您介紹啟智AI算法平臺在工業(yè)領(lǐng)域的視覺應(yīng)用場景及其潛力。

場景一、AI視覺賦能制造-汽車零配件表面缺陷檢測

基于機器視覺的表面缺陷檢測應(yīng)用在制造業(yè)已經(jīng)較為常見。利用機器視覺可以在環(huán)境頻繁變化的條件下，以毫秒為單位快速識別出產(chǎn)品表面更微小、更復(fù)雜的產(chǎn)品缺陷，并進行分類，如檢測產(chǎn)品表面是否有污染物、表面損傷、裂縫等。產(chǎn)品缺陷檢測和物體分揀是人工智能技術(shù)在流水線中的典型應(yīng)用。人工智能技術(shù)在流水線上的應(yīng)用，可以實現(xiàn)缺陷檢測和物體分揀，提高流水線效率。通過與3D顯微鏡結(jié)合，可實現(xiàn)毫秒級缺陷識別，支持高速應(yīng)用并提高吞吐量，解決傳統(tǒng)方法無法解決的復(fù)雜缺陷檢測和定位問題，大幅提升檢測效率。在不規(guī)則物體排序的場景下，同慶以自研“啟智”AI算法平臺，通過深度學(xué)習(xí)構(gòu)建復(fù)雜物體的特征模型，實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)，大大提高排序效率。  

零配件是汽車整裝中必須要用到的材料之一，消耗量巨大，在生產(chǎn)包裝過程中容易存在表面劃傷、凹坑、針孔、麻面等諸多類型的缺陷，消耗大量的人力進行檢測。采用表面缺陷視覺自動檢測后，使用深度學(xué)習(xí)融合傳統(tǒng)算法的處理方式，完成數(shù)據(jù)標(biāo)注，在生產(chǎn)線上快速對產(chǎn)品缺陷類型按照其狀態(tài)進行分類，大大提高檢測時效，節(jié)省人力。

場景二、基于AI的光伏行業(yè)視覺應(yīng)用場景

 同慶自研啟智算法平臺在光伏場景下分別可對前期組件生產(chǎn)和后期光伏電站的巡檢維護進行落地部署實施。

在光伏產(chǎn)品的幾大生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，機器視覺系統(tǒng)可在產(chǎn)品生產(chǎn)控制、質(zhì)量把控、生產(chǎn)管理方面為企業(yè)帶來多項助益。在光伏領(lǐng)域，同慶啟智AI算法平臺的應(yīng)用可以歸納為以下幾類：

 缺陷檢測--光伏組件生產(chǎn)檢測：

在生產(chǎn)制造過程中，缺陷檢測是一項非常重要的任務(wù)。這些缺陷雖然看似微小，但可能會對產(chǎn)品的性能和工藝造成重大影響，從而影響產(chǎn)品質(zhì)量和可靠性。傳統(tǒng)的缺陷檢測方法通常需要人工目檢，這種方法不僅效率低下，而且容易受到人為因素影響而導(dǎo)致誤檢或漏檢。啟智AI可以自動化地檢測產(chǎn)品表面各種細微的缺陷，如臟污、劃傷、裂痕、凹凸等。使用“啟智AI算法平臺”進行缺陷檢測，可以大大提高檢測的準(zhǔn)確性和效率。

定位引導(dǎo)類：

通過圖像傳感器找到被測的零件并確定其位置，輸出位置坐標(biāo)（X、Y、R）。在機器加工或裝配、機器人搬運過程中，經(jīng)常會因為產(chǎn)品在流水線來料位置有偏差、或被裝配工件位置不確定，導(dǎo)致機器人不能準(zhǔn)確抓住產(chǎn)品，或加工裝配位置錯位而損壞工件，我們可通過給機器人或設(shè)備裝上視覺定位系統(tǒng)即“眼睛”，來解決此類問題。

測量類-智慧電站運維：

 通過圖像傳感器獲取待測量物體的圖像，并通過對圖像的處理和分析，獲取物體的尺寸、形狀、位置等信息。

基于巡檢圖像進行智能開發(fā)，無人機巡檢中拍攝的巡檢視頻經(jīng)過智能圖像識別,通過無人機攜帶不同的載荷，配合后端啟智算法平臺的AI分析處理。AI可以實現(xiàn)圖像識別、運算控制，能實時對特征目標(biāo)進行精確定位，實時控制云臺對目標(biāo)進行跟蹤拍攝，并通過圖像識別精準(zhǔn)拍攝目標(biāo)對象。

在光伏發(fā)電站中和AI相結(jié)合通過對無人機巡檢獲取的可見光、熱紅外圖像、電致發(fā)光原始圖片進行分析，實現(xiàn)對光伏組件異常的定位與識別，并自動導(dǎo)出巡檢消缺指導(dǎo)報告，供光伏電站運維人員使用。系統(tǒng)內(nèi)置光伏組件自動空間相鄰定位算法、熱斑故障自動識別算法，提升巡檢數(shù)據(jù)處理的效率，從而做到及時發(fā)現(xiàn)光伏組件的故障，縮短設(shè)備故障消缺時間，減少因設(shè)備故障損失的電量，提高光伏電站設(shè)備質(zhì)量與性能水平。

         （熱斑識別）                             （零電流識別）

     （組件碎裂識別）                     （組件功率識別）

場景三：基于AI在儲能場景中的應(yīng)用

 儲能+AI智能化技術(shù)的應(yīng)用，使得能源管理更加智能高效。通過自動化的控制系統(tǒng)，能源調(diào)度、儲能裝置的運行狀態(tài)都能被實時監(jiān)測和優(yōu)化。智能化的儲能系統(tǒng)可以根據(jù)用電負荷和能源供給情況進行智能調(diào)整，較大限度地提高能源利用效率，降低能源消耗成本。智能儲能設(shè)備能夠通過學(xué)習(xí)用戶的用電習(xí)慣和需求，智能分析和預(yù)測用電負荷，并提供相應(yīng)的能源方案。無論是家庭用電、工業(yè)生產(chǎn)還是城市能源管理，智能儲能設(shè)備都能根據(jù)實際需求進行智能化調(diào)節(jié)，滿足不同場景的能源需求。儲能+AI智能化的結(jié)合不僅為能源行業(yè)帶來了技術(shù)升級，也為經(jīng)濟發(fā)展注入了新動力。智能能源市場的形成，將促進新能源裝備制造、能源服務(wù)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。同時，智能能源市場也會吸引更多的資金和創(chuàng)新力量進入，推動整個產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)同發(fā)展。

系統(tǒng)故障報警一般為參數(shù)超出閾值或故障已經(jīng)產(chǎn)生導(dǎo)致的停機故障狀態(tài)。啟智AI算法平臺采用故障預(yù)測模型可以在一定時間內(nèi)提前預(yù)警未來將會發(fā)生的故障，給出運維意見，降低運維成本，提高系統(tǒng)效率，做到防患未然。

如今，機器視覺技術(shù)已廣泛嵌入到智能工廠各個領(lǐng)域的應(yīng)用中，幫助企業(yè)實現(xiàn)各種智能化應(yīng)用，并深刻改變工廠的運作方式和為企業(yè)創(chuàng)造價值的方式。隨著硬件算力的提高，更龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以及算法的日益復(fù)雜化，將導(dǎo)致更智能的AI算法能夠執(zhí)行越來越具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。