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国内首台轮胎外观缺陷全检AI设备:关键项近0%漏检率

发布时间:2025-05-23 22:15:30来源: 15210273549
近日,2025中国(广饶)国际橡胶轮胎暨汽车配件展览会,在山东省东营市广饶国际博览中心举行。联想研究院打造的、中国第一台轮胎外观AI终检全检混检设备在本届展会上亮相,展示了联想在AI工业质检和轮胎外表质检领域取得的引领业界的创新成果。
 
 
在广饶展会之后的5月20日,中国橡胶工业协会橡胶测试专业委员会在山东招远举办了年会,以及第七届中国橡胶行业创新与轮胎测评智能发展技术研讨会。联想研究院人工智能实验室研发总监虞文明,在会议上发表了主题报告《联想小样本学习技术在轮胎外观全检测中的应用》,与全国轮胎行业的测试验证部门进行了深入交流。
 
 
轮胎外观检测面临的挑战
 
在轮胎行业中有一系列严格的标准和法规,对轮胎的外观尺寸、花纹深度、表面质量等都有明确规定。轮胎生产企业必须遵循这些标准和法规,进行外观检测是确保轮胎产品符合相关要求,能够合法进入市场销售的必要手段。在轮胎制造企业中,针对轮胎外观检测是确保产品符合质量标准的关键步骤。轮胎的外观质量直接影响到其性能和安全性,例如轮胎表面的气泡、裂纹、缺胶等缺陷,可能会导致轮胎在使用过程中出现漏气、爆胎等安全隐患。通过严格的外观检测,可以及时发现并剔除不合格产品,保证出厂的轮胎质量可靠,提高企业的产品声誉和市场竞争力。
 
联想实地调研了行业多家工厂,发现在轮胎生产的成品终检环节上,各家轮胎生产企业仍高度依赖传统的人工目检,通常一个班次需要8~11人联合完成质检工作,而在新的社会产业大环境中,高度依赖人工质检的企业不得不面临4大问题和挑战:
 
(1)工作环境相对比较恶劣,每半年的工人流失率在30%,并且出现招工难的情况
 
(2)当前国内人力成本的上升
 
(3)人工检测易受人为主观因素影响,导致出现检测标准难以统一
 
(4)整体信息化程度有待提升
 
随着AI视觉技术的发展,一些厂商也在尝试用AI技术进行轮胎表面的外观缺陷检测,但是通常会面临用于训练的缺陷样本数据收集困难的问题,导致模型训练的整个周期多达3个月到半年不等。此外,针对产线不同SKU混检、以及如何对轮胎各部位进行一次性检测等问题,都没有很好的解决方案,导致相关技术方案难以真正地实际落地。因此,如何将AI技术与轮胎表面检测更好结合,以提高质检的质量和效率,已成为整个轮胎行业亟待解决的难题。
 
联想工业质检智能体:只需60~100个良品建模,接近0%漏检率
 
为此,联想CTO组织下的联想研究院人工智能实验室推出了工业质检智能体方案,基于联想边缘大脑工业质检开发套件(Lizard)V3.0版本,构建了一套可以对轮胎表面缺陷全检精准检测设备,为客户提供了涵盖“光、机、电、算、软”的整体端到端的解决方案。该套件中内置了自研的行业领先小样本终身学习无监督建模算法,只需60~100条良品轮胎数据建模,能够覆盖轮胎的不同部位,可针对轮胎表面人眼可检的100多种缺陷进行检测。该套件支持边缘训练和边缘推理,数据无需上云,既保证了数据的隐私性,又提高了处理速度。同时,还支持自适应针对不同SKU轮胎混检的快速切拉换型能力,并支持无缝接入工厂MES管理系统。此外,联想还提供了云-边-端协同、远程实时升级等技术支持。
 
本方案采用联想边缘大脑工业质检开发套件(Lizard)V3.0运行于联想AI推理服务器,配置2张推理GPU卡,支持16+工业相机和18+光源,保障了自动化检测机台的高效稳定运行。
 
通过联想中国政企方案服务山东团队,联想工业质检智能体方案正在落地到某全球头部30强轮胎制造企业,赋能中国轮胎行业的智能化转型。此方案硬件机台已经标准化生产、其依赖的算法软件Lizard V3.0是一款在多个其它行业已经广泛应用的统一标准质检软件,擅长解决六面检、异形检。目前,多达10家中国前20强轮胎企业正在与联想进行深入接触,根据排产情况推进设备入场落地验证。
 
行业领先的小样本无监督算法
 
作为国内首个实现工业级边缘 AI 训练推理一体化平台,联想边缘大脑早在2022年就被中国信通院评为“边缘可信AI应用标杆案例”。在工业质检领域,利用传统深度学习算法进行缺陷检测时,面临的一大挑战是缺陷样本难以收集。为此,联想通过大量的算法投入研究,最终突破实现了泛化性、抗遗忘性行业领先的“大模型+小样本”无监督良品建模算法,相比行业中基于不良品的有监督建模方法所需的样本数量,只需60~100个良品建模,实现数量级的降低的效果,约为传统样本量的1% ~ 3%。
 
除了深度学习模型外,我们还结合了一系列传统图像处理算法,以进一步提升检测精度。这些算法包括配准、去噪、滤波、边缘检测等,能够有效优化图像质量,增强特征的可区分性。
 
针对缺陷种类繁多的复杂场景,我们进一步引入自主研发的可视化小样本多维融合分类器。该分类器融合了缺陷位置、颜色、尺寸以及神经网络特征等多个维度的信息,从而实现对不同缺陷类型的精准分类。通过这种多维度的综合分析,我们的方案能够更全面地应对各种复杂的工业质检需求,显著提高检测效率与准确性。
 
今年3月,全球五大机器视觉行业组织之一的机器视觉产业联盟(CMVU)评选出了"2024 年度机器视觉创新产品评选TOP10"榜单。,我们的平台凭借联想边缘大脑 V3.0版本的正式发布,以及行业领先的技术创新能力与规模化应用成效,从众多候选产品中脱颖而出。这标志着由联想研究院人工智能实验室自主研发的工业边缘 AI 训练推理应用平台,已成为制造行业中的工业质检母机软件,进入中国机器视觉工业软件第一梯队。
 

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