小i機器人基于深度學習、機器視覺技術(shù)和綜合項目設(shè)計實施能力，為一家汽車內(nèi)飾面料的生產(chǎn)廠商開發(fā)了一套智能驗布系統(tǒng)，已試運行兩周，運行成果顯著，獲得了企業(yè)的高度認可。
項目背景
該工廠需對某知名汽車品牌的內(nèi)飾材料進行嚴格的質(zhì)量檢查，現(xiàn)有10臺驗布機，每日每臺至少需要有4位員工進行布料瑕疵檢驗。
項目痛點
01 效率低：平均一個驗布工在1小時內(nèi)最多發(fā)現(xiàn)200個疵點。但人員每次集中注意力最多維持20—30分鐘，持續(xù)幾個小時后，注意力耗盡，驗布質(zhì)量很難再有保障，而且驗布速度一般限制在20-30cm/s，若超過這個時間和速度，驗布工會產(chǎn)生疲勞；
02 質(zhì)量不穩(wěn)定：驗布工瑕疵檢出率約為70%，檢出率不高，存在漏檢現(xiàn)象，導致成品質(zhì)量不穩(wěn)定，對企業(yè)發(fā)展有影響；
03 人力成本高：人工檢布需要一直在強光下集中注意力觀察，對眼睛傷害較大，招人難且流失率高，人力成本居高不下。
項目方案
小i機器人智能驗布系統(tǒng)：最佳技術(shù)方案、多場景應(yīng)用，整體系統(tǒng)方案
更優(yōu)檢測模型：小i機器人綜合先進的深度學習技術(shù)并融入多項創(chuàng)新成果自建了布料瑕疵檢測模型，相比于VGG16、AlexNet等開源框架，在采集的多種測試數(shù)據(jù)上進行實驗對比，準確性更高，健壯性更好。
擴大場景應(yīng)用：經(jīng)過實地考察及對生產(chǎn)環(huán)節(jié)的分析，該套布料瑕疵檢驗功能被擴大應(yīng)用于多個工序，織布、驗布、裁布等，根據(jù)各工序不同進行技術(shù)調(diào)整，多環(huán)節(jié)層層把關(guān)。
整體系統(tǒng)方案：小i機器人擁有多行業(yè)豐富項目經(jīng)驗的專業(yè)項目設(shè)計與實施團隊，通過實地駐場考察，結(jié)合多次試驗數(shù)據(jù)，使得全套系統(tǒng)集合于工廠的自動化流水線，提升自動化水平。
項目成果
檢驗速度可達50米/分鐘，達人工速度的3倍
不漏檢、過檢率低于5%
根據(jù)該產(chǎn)品品控要求，可檢查出20多種瑕疵
支持24小時不間斷工作，實現(xiàn)降本增效
作為世界第一的制造大國，我國提出的《中國制造2025》戰(zhàn)略中，“智能制造”被定位成中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型的主攻方向，也是實現(xiàn)《中國制造2025》國家戰(zhàn)略的重要抓手。小i機器人將致力于以先進的人工智能技術(shù)賦能更多傳統(tǒng)行業(yè)，融合更多新型技術(shù)，創(chuàng)新更多AI應(yīng)用場景，以AI讓生活更美好。
——本文部分行業(yè)數(shù)據(jù)摘取36Kr相關(guān)行業(yè)報道
