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,實現(xiàn)缺陷檢測率高達99.96%,是該行業(yè)首個使用AI平臺技術(shù)推動缺陷檢測自動化流程的企業(yè)。
將AI應(yīng)用從輪胎開發(fā)擴展到制造過程
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)和實施其基于AI的自動化輪胎產(chǎn)品檢測系統(tǒng)。作為輪胎行業(yè)的首例,該系統(tǒng)以平臺形式開發(fā),可輕松應(yīng)用于新工廠或設(shè)備。隨著該自動化產(chǎn)品檢測系統(tǒng)的推出,一直在輪胎開發(fā)過程中擴展AI應(yīng)用的 NEXEN TIRE 現(xiàn)在已將AI的使用范圍擴展到制造過程。
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)百項測試的產(chǎn)品才會出售?;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)品進入市場。
NEXEN TIRE 的基于AI的自動化產(chǎn)品檢測系統(tǒng)應(yīng)用于使用機器視覺技術(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:缺陷檢測準確率高達 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 進行輪胎檢測
輪胎檢測AI系統(tǒng)的實用性提升
在提升缺陷檢測準確率的基礎(chǔ)上,NEXEN TIRE 通過自動化整個AI訓(xùn)練和應(yīng)用過程,提高了系統(tǒng)的實用性。為了確保系統(tǒng)的實用性,NEXEN TIRE 從設(shè)計階段開始就與以其 AutoML(機器學(xué)習(xí)自動化)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、分析和數(shù)據(jù)處理的 PDS Solution 公司合作。除了簡單的機器學(xué)習(xí)自動化之外,NEXEN TIRE 還應(yīng)用了機器學(xué)習(xí)運營 (MLOps) 技術(shù),該技術(shù)可優(yōu)化和自動化AI模型的整個生命周期(包括AI訓(xùn)練的選擇性數(shù)據(jù)收集、AI模型訓(xùn)練、模型驗證、實際應(yīng)用和部署后監(jiān)控),并成功實施了基于平臺的系統(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)模型所需的時間從6-12個月縮短到僅需短短兩天?;谄脚_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。事實上,使用實施自動檢測系統(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)用擴展到包括無損檢測的整個開發(fā)和制造過程。”

圖2. 利用 AI 增強輪胎檢測效果圖
友思特 AI深度學(xué)習(xí)視覺平臺
Neuro-R

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

用于深度學(xué)習(xí)視覺檢測項目的自動深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺,提供了便捷的工具和友好的圖形化界面。平臺集成自動深度學(xué)習(xí)算法,結(jié)合智能標注功能,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,可用于進行:項目規(guī)劃—>圖像預(yù)處理—>圖像標注—>模型訓(xùn)練—>模型評估等一系列任務(wù)。
了解更多?歡迎訪問官網(wǎng),探索豐富案例:https://viewsitec.com/neurocle/
審核編輯 黃宇
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