導(dǎo)讀

全球領(lǐng)先的輪胎制造商 NEXEN TIRE 在其輪胎生產(chǎn)檢測過程中使用了基于友思特伙伴Neurocle開發(fā)的AI深度學(xué)習(xí)視覺平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)缺陷檢測率高達(dá)99.96%，是該行業(yè)首個(gè)使用AI平臺(tái)技術(shù)推動(dòng)缺陷檢測自動(dòng)化流程的企業(yè)。

將AI應(yīng)用從輪胎開發(fā)擴(kuò)展到制造過程

2024年10月，在韓國首爾，全球領(lǐng)先的輪胎制造商 NEXEN TIRE（耐克森輪胎） 宣布開發(fā)和實(shí)施其基于AI的自動(dòng)化輪胎產(chǎn)品檢測系統(tǒng)。作為輪胎行業(yè)的首例，該系統(tǒng)以平臺(tái)形式開發(fā)，可輕松應(yīng)用于新工廠或設(shè)備。隨著該自動(dòng)化產(chǎn)品檢測系統(tǒng)的推出，一直在輪胎開發(fā)過程中擴(kuò)展AI應(yīng)用的 NEXEN TIRE 現(xiàn)在已將AI的使用范圍擴(kuò)展到制造過程。

由于輪胎的特性，要求在極端駕駛條件下也必須確保駕駛員的安全，因此只有在生產(chǎn)后的檢測過程中通過數(shù)百項(xiàng)測試的產(chǎn)品才會(huì)出售?；谶@一原因，制造商在檢測過程中投入了最大的努力，以確保檢測出肉眼難以辨別的微小缺陷，從而防止有缺陷的產(chǎn)品進(jìn)入市場。

NEXEN TIRE 的基于AI的自動(dòng)化產(chǎn)品檢測系統(tǒng)應(yīng)用于使用機(jī)器視覺技術(shù)的無損檢測設(shè)備。這包括用于檢測結(jié)構(gòu)缺陷的“X 射線檢測設(shè)備”和用于檢測氣泡的“激光干涉檢測設(shè)備（Shearography）”。AI協(xié)助解釋以前依賴于人工視覺評估的檢測圖像。

該系統(tǒng)的突出特征在于：缺陷檢測準(zhǔn)確率高達(dá) 99.96%。它可以檢測到人類可能忽略的微小缺陷，從而有助于提高成品的質(zhì)量。

圖1. NEXEN TIRE 進(jìn)行輪胎檢測

輪胎檢測AI系統(tǒng)的實(shí)用性提升

在提升缺陷檢測準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)上，NEXEN TIRE 通過自動(dòng)化整個(gè)AI訓(xùn)練和應(yīng)用過程，提高了系統(tǒng)的實(shí)用性。為了確保系統(tǒng)的實(shí)用性，NEXEN TIRE 從設(shè)計(jì)階段開始就與以其 AutoML（機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)化）解決方案而聞名的 Neurocle 公司（友思特合作伙伴），和專門從事輪胎設(shè)計(jì)、分析和數(shù)據(jù)處理的 PDS Solution 公司合作。除了簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)化之外，NEXEN TIRE 還應(yīng)用了機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)營 (MLOps) 技術(shù)，該技術(shù)可優(yōu)化和自動(dòng)化AI模型的整個(gè)生命周期（包括AI訓(xùn)練的選擇性數(shù)據(jù)收集、AI模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證、實(shí)際應(yīng)用和部署后監(jiān)控），并成功實(shí)施了基于平臺(tái)的系統(tǒng)，這是輪胎行業(yè)首次采用此類應(yīng)用。

這種方法將創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)模型所需的時(shí)間從6-12個(gè)月縮短到僅需短短兩天?；谄脚_(tái)的AI深度學(xué)習(xí)視覺系統(tǒng)還可以立即應(yīng)用于新工廠或新設(shè)備。事實(shí)上，使用實(shí)施自動(dòng)檢測系統(tǒng)的工廠的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI有助于其他工廠引入的系統(tǒng)的早期穩(wěn)定。

“通過引入AI技術(shù)，我們顯著提高了輪胎檢測過程的精度和效率，”NEXEN TIRE 的一位代表表示，“我們將繼續(xù)將AI技術(shù)的應(yīng)用擴(kuò)展到包括無損檢測的整個(gè)開發(fā)和制造過程?！?/p>

圖2. 利用 AI 增強(qiáng)輪胎檢測效果圖

友思特 AI深度學(xué)習(xí)視覺平臺(tái)

Neuro-R

快速部署實(shí)時(shí)推理API，將Neuro-T創(chuàng)建的模型部署進(jìn)視覺檢測自動(dòng)化設(shè)備的運(yùn)行庫，集成了各種API，能夠快速融合和預(yù)處理圖像，使對目標(biāo)的推理速度滿足實(shí)際生產(chǎn)需求。三個(gè)步驟即可快速部署：替換例程模型路徑、接入相機(jī)圖像流、可視化檢測結(jié)果和二次處理。

Neuro-T

用于深度學(xué)習(xí)視覺檢測項(xiàng)目的自動(dòng)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)，提供了便捷的工具和友好的圖形化界面。平臺(tái)集成自動(dòng)深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合智能標(biāo)注功能，一鍵生成高性能視覺檢測模型，無需AI領(lǐng)域?qū)I(yè)知識即可創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)視覺檢測模型，可用于進(jìn)行：項(xiàng)目規(guī)劃—>圖像預(yù)處理—>圖像標(biāo)注—>模型訓(xùn)練—>模型評估等一系列任務(wù)。

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審核編輯 黃宇