5月25日，以“智聯萬物 慧生世界”為主題的GTIC 2021嵌入式AI創新峰會在北京舉行，圖麟科技聯合創始人&副總裁張險峰受邀出席，與來自騰訊云、地平線、OPEN AI LAB、360等多家企業高層，解讀了AI技術最新趨勢及在不同領域的應用實踐。

（圖麟科技聯合創始人&副總裁張險峰演講現場）

在題為“工業質檢數智化轉型新思維”的演講中，張險峰表示：“工業數智化目前已成為國家戰略及行業趨勢，但工業數智化不是簡單的AI+工業，而是需要通過多技術融合突破，解決實際場景痛點，最終達到轉型升級、提質增效的目的。”自成立以來，一直聚焦工業質檢領域的圖麟科技，正以原創AI視覺為核心，融合光學系統、機電控制、大數據等多項技術，加速工業質檢的數智化轉型。

數智化成主旋律，工業質檢急需“止痛”

從去年12月的《工業互聯網創新發展行動計劃(2021-2023年)》提出“到2023年，智能化制造、數字化管理等新模式新業態廣泛普及”，至今年4月的《“十四五”智能制造發展規劃》（征求意見稿）提出“到2035年，規模以上制造業企業全面普及數字化，骨干企業基本實現智能轉型”，足可見推動工業數智化是國家的戰略方向。而政策利好下，制造業數智化正在加速。

“工業數智化是風口，無論是傳統制造企業，還是BAT、華為以及新型的高科技公司都在嘗試著利用數智化技術推動產業轉型，但實際應用主要以點狀場景居多，其中，以人工為主的工業質檢環節是最急需用數智化技術‘止痛’的場景之一，在實際市場調查中我們發現，不少顯示制造企業質檢工人幾乎占到了全工廠人員的50%。”張險峰指出。

（工業質檢痛點與數智化難點講解）

而采用人工的檢測方式，一方面效率低，無法快速滿足大規模檢測需求，且檢測標準不統一，漏檢率、誤檢率過高，嚴重影響著產品出廠品質；另一方面，新一代年輕人不愿從事這項比較繁瑣和枯燥的工作，工廠存在著招工難、培訓難以及人力成本不斷攀升等問題。不少廠商嘗試著使用自動化檢測設備來改變這一現狀。但傳統視覺檢測技術被國際企業所壟斷，設備價格及服務成本較高，且傳統視覺檢測存在著缺陷識別能力差、檢測精度與速度無法兼顧、場景兼容性差、魯棒性較差等問題。比如在某面板廠商產線的質量檢測環節，AOI設備僅用作光學比對，還需要人工進行缺陷的分類、級別的判斷、原因的解析。

原創AI視覺加持，多技術融合“攻堅”

“通過數智化轉型可以解決以上痛點，以及規避傳統視覺檢測在應用中出現的一些問題，但門檻比較高，不是一、兩種技術就能解決的，關鍵在于跨領域、跨學科的多項技術的自主研發與融合應用。”張險峰表示，并以圖麟科技推動蓋板玻璃外觀缺陷檢測數智化為例進行闡述。蓋板玻璃是手機、Pad、筆電、可穿戴等智能終端最外層的防護材質，但在多道生產工序中難免會產生各類缺陷，而實現對這些外觀缺陷的數智化檢測，涉及視覺算法、光學、機電控制、大數據等多個技術層面的問題。

（圖麟科技四大核心技術講解）

尤其是視覺算法方面，玻璃屬于透明材質，部分缺陷成像對比度很低，識別難度大，而且還需在自動化產線節拍（數秒內）對缺陷進行判斷、分類等，圖麟科技自研了基于卷積神經網絡的快速工業缺陷檢測算法、及實例分割和物體檢測方法，通過對采集的多幅圖像進行融合并增強，增加了缺陷在圖像中的對比度，并使用訓練好的深度學習模型對捕捉的缺陷進行精準識別。值得一提的是，深度學習算法雖然準確但計算量太大，可能會影響檢測速度，而傳統算法雖然適用場景非常窄但高效，所以，圖麟科技創造性地將兩者優勢結合，有效解決了傳統視覺檢測精度和速度無法兼顧的問題，實現了在自動生產節拍內高效、精準判斷。

此外，光學方面，圖麟科技搭建出多通道、多角度、可編程的高速光學成像與采集系統，解決了高質量缺陷樣本數據缺乏的問題，克服了傳統線掃成像技術對運動方向細小劃傷成像的不足；機電控制方面，設計出超高穩定的電磁傳動與控制系統，保證檢測物體傳輸精度控制在微米級別的波動，避免玻璃在傳輸過程中遭受二次傷害，并采用總線式伺服控制線性模組的機構，保障設備長期穩定運行；數據檢索與存儲方面，采用數據庫分布式海量小文件存儲技術，解決了海量數據存儲和檢索問題，保證了數據穩定可讀性。

在多項技術的自主突破下，圖麟科技推出了“為跨行業、跨領域工業質檢場景打造的快速開發部署平臺”——Tunicorn通用視覺平臺，融合Tunicorn Agents分布式處理系統與數據標注及管理平臺Easy AI系統，可實現算法多模型場景下的調度管理方案，并能通過進一步訓練適應度高的復雜模型，解決產品多變、缺陷情況復雜、檢測標準多變、數據量大、穩定性要求高等問題。

轉型、提質、增效，加速質檢“國產替代”

依托Tunicorn通用視覺平臺，圖麟科技從手機、車載、TV等終端蓋板玻璃檢測，擴展至顯示模組外觀檢測，推出了國內首個成熟的屏幕貼合后智能化檢測方案，并繼續延伸，布局顯示玻璃電路、半導體/類半導體、通用膜材等外觀檢測領域，通過軟硬一體化的AI工業視覺檢測設備及解決方案的量產應用，推動多個細分質檢場景轉型、提質、增效。

（傳統檢測與智能檢測數據比對）

福建某蓋板廠負責人表示：“之前，工廠的手機蓋板玻璃制造產線，主要采用人工檢測，但面臨著用工成本攀升，熟練的質檢工人難招聘，以及人工檢測效率低，良率不穩定，達不到下游廠商品質要求的問題，通過在產線部署了多臺圖麟科技手機前后蓋板玻璃檢測設備，檢測效率比傳統提升30多倍，能夠檢測97%以上各類點、線狀缺陷，而且大大減少因為落塵干擾引起的誤判，產品出廠良率達99.5%以上。”

另外一家在合肥的面板廠相關部門負責人也指出，在其Pad屏產線中的蓋板來料原來主要采用人工不撕膜檢測，存在著部分缺陷如白點、劃傷無法有效檢出，且人員搬運過程中還會產生壓痕等新缺陷的問題，通過采用圖麟科技的蓋板檢測設備后，對前一環節上料機異常撕膜的蓋板實現100%有效攔截的同時，精準捕捉蓋板上各類缺陷，避免了人工檢測帶來的二次傷害，此外，還通過使用圖麟科技的屏幕貼合后外觀檢測設備，對后續Pad屏幕貼合環節中易出現的貼合偏移、氣泡等缺陷，實現了快速全檢，檢測精度達10微米，檢測效率達360片/小時，并能分小時監控部分高發缺陷發生情況，對減少這類缺陷的產生提供了強有力的輔助作用，也有效保障了產品品質……

“推動工業數智化的同時，國產化替代是當下業內另一個聚焦點。在過去長達近七年的努力中，圖麟科技通過攻克質檢領域多個‘卡脖子’難題，填補了高端智能檢測設備國產化空白，并成為國內首個‘AI+工業質檢’項目落地應用的人工智能企業。未來，圖麟科技還將通過不斷地技術創新、落地優化、迭代升級，加速提升高端智能檢測設備的國產化、自主化水平，并在推動工業質檢全場景數智化轉型實踐中，打造‘中國高端智檢’標桿品牌。”張險峰表示。