散熱片工(gōng)廠AI檢測應用方案-鄭州來耕電子科技有限公司

案例背景

過去(qù)，大(dà)多數工(gōng)廠部件都由員(yuán)工(gōng)進行目視檢查。雖然爲檢察員(yuán)提供了培訓，但基于個人感知(zhī)的檢查，難以統一(yī)标準。此外(wài)，視覺疲勞、員(yuán)工(gōng)流動導緻生(shēng)産線漏檢率較高。

此外(wài)，如果工(gōng)廠缺乏具備編程能力的員(yuán)工(gōng)，他們對機器視覺檢測的理解将非常有限。因此，即使工(gōng)廠願意開(kāi)展科技手段提升檢測效率降低漏檢率，多數工(gōng)廠也缺乏這樣的能力。

研華科技和 Smasoft之間的合作，幫助制造業從人工(gōng)視覺檢測轉向 AI 檢測。将 rule-based 機器視覺和 AI 視覺識别相結合的解決方案，不僅是解決工(gōng)廠問題的完美答案，而且有助于引入自動檢測系統。

系統簡介

該散熱器廠×初有三個主要的檢查站，由多名檢查員(yuán)進行尺寸、厚度和外(wài)觀檢查。Smasoft當前的自動軟件開(kāi)發平台（SmaSEQ）集成了模塊化視覺檢測、運動控制、I/O控制、AI 瑕疵檢測工(gōng)具（SmaAI）、AI 訓練和其他功能，創建一(yī)台散熱器檢查機，可以進行三種類型的檢查，同時不斷訓練AI深度學習模型，以進一(yī)步降低漏檢率并提高檢查質量。

SmaSEQ 具有用戶友好的交互界面，易于學習。在參加軟件的培訓課程後，操作員(yuán)能夠輕松操作SmaSEQ，盡管他們沒有工(gōng)程背景或對 AI 深度學習不夠了解。SmaSEQ 簡單明了，不需要複雜(zá)的程序設置，允許系統集成商(shāng)和×終用戶自己訓練機器。

Smasoft 的軟件和研華的硬件在優化散熱器檢測機的 AI 系統方面發揮着重要的作用。Smasoft 采用研華 i-Modules 緊湊型無風扇系統 MIC-770，并内置 NVIDIA Jetson® Xavier MIC-730AI 推理系統。

過去(qù)，Smasoft 采用了其他公司的 IPC，其中(zhōng)一(yī)些客戶由于 IPC 尺寸過大(dà)而要求更換，有些 IPC 導緻系統不穩定。研華的MIC系列即使在長時間老化過程後仍保持穩定。如果需要額外(wài)的 I/O 接口，可以在任何給定時間擴展MIC系列。這節省了重新評估每個項目硬件的需要。

系統需求

AI 檢測設備中(zhōng)使用的兩款研華嵌入式系統，分(fēn)别執行不同的任務。安裝有 SmaSEQ 的 MIC-770 控制檢測站流程，并進行 rule-based 視覺檢測，以确定散熱器的尺寸和厚度是否符合标準。

此外(wài)，安裝有 SmaAI 的 MIC-730AI 進行 AI 圖像分(fēn)析，素材來自SmaAI 提供 Smasoft 從客戶處收集的缺陷産品的圖像，用以比較和識别有外(wài)觀缺陷的散熱器。。SmaAI 完成相關訓練後，将訓練後的模型放(fàng)入 MIC-730AI。然後可以進行 AI 視覺檢查，以評估平整度，并識别難以通過一(yī)般物(wù)理規則分(fēn)類的壓碎、污漬、劃痕和其他瑕疵。

Smasoft 的自動 AI 軟件與研華的硬件相結合，使散熱器工(gōng)廠能夠在三個月内完成AI檢驗機的組裝和測試。

Smasoft 表示，“×初，客戶工(gōng)廠預計新系統的準确率爲90%，但 Smasoft 和研華的解決方案的準确率高達97%，遠遠超過客戶的要求。” 過去(qù)，一(yī)條生(shēng)産線有10名檢驗員(yuán)。對每個散熱器進行三種類型的檢查需要30秒。今天，隻需要一(yī)名檢查員(yuán)進行×終重新檢查，完成任務隻需4秒。因此，該解決方案的引入不僅降低了人工(gōng)成本，還提高了檢查效率。

此外(wài)，該 AI 檢測方案采用分(fēn)布式架構設置，MIC-770 與多個 MIC-730AI 合作進行AI推斷。因此，當工(gōng)廠想要實施額外(wài)的 AI 檢測或提高檢測速度時，它可以通過網絡電纜簡單地安裝額外(wài)的 MIC-730AI，爲我(wǒ)們的客戶提供未來工(gōng)廠擴展的便利。