2022-09-14-中国工业互联网研究院-工业AI质检标准化研究报告（2022年）_46页_1mb

工业AI质检标准化研究报告总结

• 背景与意义

  • 工业AI质检是推动制造业数字化、网络化、智能化转型的关键技术。
  • 目前制造业向高端化、智能化和绿色化转型仍面临挑战，AI质检技术能够提升生产效率和质量管控能力。

• 核心技术与应用

  • 支持多场景质检，包括缺陷检测（裂纹、划伤、脏污等）、物料分拣、视觉定位等。
  • 关键技术涵盖边缘计算、深度学习、视觉模型、云边协同等。

• 标准化现状

  • 国内标准：《智能制造 机器视觉在线检测系统通用要求》《智能制造 机器视觉在线检测测试方法》等尚不完善，缺乏AI模型构建、数据管理等方面的指南。
  • 行业/团体标准：如面向视频编码、3D机器视觉、边缘计算系列标准等，涉及多领域，但未聚焦工业质检。
  • 国际标准：ITU、IEEE等正在推进机器视觉应用需求、表面缺陷检测等标准。

• 标准化实施路径

  • 硬件设备：需包括上料抓取、成像转动、边缘计算、下料分拣等模块，强调多视角、多光源、兼容性强。
  • 机器学习平台：兼容主流深度学习框架，支持小样本学习、迁移学习、无监督学习等，并具备全生命周期管理功能。
  • 运行及监控软件：实现成像调整、实时监控、数据统计分析与算法优化等功能。
  • 接口与协议：标准化软硬件接口，支持TCP/IP、工业以太网协议，满足时间敏感型网络需求。
  • 安全要求：包括数据分级分类、安全防护技术（设备、网络、平台）、安全管理机制。

• 基本技术要求

  • 缺陷类型：列举裂纹、脏污、划伤、变形、缺损、异色、毛刺等常见外观缺陷。
  • 性能指标：过杀率、漏检率控制指标（如3C场景“过杀率”10-20%，漏检率1-2%）和检测耗时（单次检测3-8秒）。
  • 稳定性与一致性：要求平均无故障时间>10000小时，成像一致性满足不同工位应用。

• 标准化发展方向

  • 建立工业AI质检基础、技术、应用三级标准体系，覆盖业务场景、基础设施、通信能力、边云协同、算法能力等。
  • 加快关键标准研制，通过政策鼓励企业试点，建设质检数据与算法共享平台，推动标准化生态形成。

• 配套政策建议

  • 汇聚产业链力量，组织标准化培训与技能竞赛。
  • 鼓励数据开放共享，培育高质量工业AI质检APP。
  • 提供政策、金融、税费支持，推动标杆案例推广应用。