建设背景

 

  制造业是国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基。数十年来,中国工业增加值占GDP比重均持续稳定在30%至50%之间。作为部署推进实施制造强国的战略文件,《中国制造2025》更表明了国家层面对制造业的重视程度。


  然而,制造行业却面临着人力成本升高、尖端技术较弱等瓶颈和挑战,以低端智能为代表的传统制造业急需转型发展。与此同时,人工智能技术在尖端制造业领域的应用更像是一片蓝海,拥有着广阔的发展前景。


重点任务

 

  工业大数据采集与处理

  机器人仿真软件

  机器人控制

  工业瑕疵检测


检测流程

 

  三维扫描


  扫描:通过结构光、激光、深度相机、多角度拍摄等手段对工件表面进行扫描。


  建模:根据扫描数据对工件进行建模,建模数据一般存储为三维点云,数据量规模庞大。


  分析:基于人工智能、计算机视觉等技术对三维模型数据进行分析,硬件使用云创大数据设计生产的人工智能一体机等高性能研发平台。


  展示:根据分析结果展示工件表面的缺陷,展示方案包括显示器、投影、VR眼镜等。



  工业相机


  拍摄:使用工业相机对工件进行拍摄,获取工件不同角度或关键部位的高清图像。


  分析:基于人工智能、计算机视觉等技术对图像进行分析,硬件使用云创大数据设计生产的人工智能一体机等高性能研发平台。


  展示:根据分析结果展示工件表面的缺陷,包括对不同缺陷类型、尺寸分布的统计数据。



  无损探伤


  成像:使用X射线探伤机或者超声探伤仪等设备,获取工件材料内部图像。


  分析:基于人工智能、计算机视觉等技术对图像进行分析,硬件使用云创大数据设计生产的人工智能一体机等高性能研发平台。


  展示:根据分析结果展示工件内部的缺陷,包括对不同缺陷类型、尺寸分布的统计数据。



检测案例

 

  汽车冲压件表面缺陷检测


  在检测过程中,通过使用多光谱扫描仪对零部件表面进行扫描并建立3D模型,与预建立的标准件3D模型进行对比,高度误差超出预设阈值的区域即认定为缺陷区域,然后根据缺陷区域的点云分布判定缺陷类型和等级。



  在检测的过程中,借助二维化与三维点云两种智能分析识别方案,实现尖端工业制造行业的产品瑕疵检测。


  方案一:二维化


  通过某种映射算法将3D点云转化为灰度图像,使用深度学习模型定位出灰度图中的划痕、凹凸区域,并计算它们的实际尺寸,将划痕等区域坐标逆向映射至3D点云。主要技术指标如下:


  ●检测精度:100微米

  ●检测速度:约5秒,有望优化到1秒以内

  ●检测准确率:99.3%



  方案二:三维点云


  根据三维点云中的每个点与其邻域点在三维方向上的间距判定该点是否异常。冲压件表面常见的缺陷如凸点、凹陷、划痕等都会造成区域点云间距异常,分析这些异常即可判定缺陷类型及大小。主要技术指标如下:


  ●检测精度:X/Y方向:<200微米,Z方向:<80微米

  ●检测速度:100cm*65cm区域,约5秒,有望优化到1秒以内

  ●可检测类型:凸点、凹坑、划痕、开裂等



  借助高端制造业零部件表面缺陷检测技术,可以形成各零部件的产品质量缺陷库,以便运用于后续的前期开发中,将缺陷解决在设计阶段,降低制造成本。



▲系统装配到生产线效果图


  汽车配件(如轮毂)表面缺陷检测


  对于汽车配件检测而言,轮毂表面缺陷分布于外表面、侧面、内表面区域,需要对这些区域进行检测。另外,轮毂结构复杂多样,并且每个区域的反光性不一致,轮毂表面缺陷检测具有很大的挑战性。可通过以下两种方案予以应对。



  方案一:工业相机配合光源,并布设到机械臂,对轮毂表面进行无死角拍摄,使用计算机视觉、人工智能等算法分析图像,完成缺陷检测。


  方案二:使用三维扫描仪对轮毂表面进行精细建模,通过分析三维点云数据实现缺陷检测。该方法不会遗漏拍摄死角,并且不易受到反光、环境光等因素的影响。


  焊接件内部缺陷检测


  通过X射线探伤机或者超声探伤仪等设备进行瑕疵检测,能够无损伤地进行工件内部多种缺陷,如金属材料内部气孔、砂眼、夹杂、折叠、裂纹、焊缝等检测、定位、评估及诊断,查找工件内部有没有暗伤以及焊缝是否合格等。


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