經過20多(duō)年的發展，寶德(dé)持續而深刻地把握市場需求，積累了海量的客戶資源和豐富的服務(wù)經驗
作(zuò)為(wèi)重要的數字信息基礎設施，在連年的政策引領和時代背景下，工(gōng)業互聯網融合應用(yòng)的深度和廣度進一步拓展，在支持産(chǎn)業鏈供應鏈現代化水平提升、帶動制造業數字化轉型方面持續發揮效能(néng)。
傳統的質(zhì)檢主要靠人眼+經驗，存在着速度慢、容易漏檢、标準不統一、對視力傷害大等“疑難雜症”。随着數字化時代的發展，市場對高品質(zhì)産(chǎn)品的需求越來越多(duō)，這對生産(chǎn)線(xiàn)、對工(gōng)人的各項能(néng)力要求越來越高，傳統模式需要不斷創新(xīn)、升級。廣東某汽車(chē)廠積極推動工(gōng)業互聯網建設和智能(néng)制造改革，為(wèi)提供“品質(zhì)始終如一”的産(chǎn)品，和進一步強化産(chǎn)品品質(zhì)管理(lǐ)體(tǐ)系，他(tā)們亟需對質(zhì)檢環節進行智能(néng)化升級。
要解決該汽車(chē)廠的質(zhì)檢難題并非易事，以最後一道質(zhì)檢工(gōng)序——全車(chē)車(chē)燈質(zhì)檢為(wèi)例，有(yǒu)兩道關必須要把好：一是檢測車(chē)燈有(yǒu)無裝(zhuāng)錯？由于現代汽車(chē)制造普遍采用(yòng)混線(xiàn)生産(chǎn)機制，同一條流水線(xiàn)上，要流過不同車(chē)型的車(chē)燈，且這些燈外觀差别不大，極有(yǒu)可(kě)能(néng)裝(zhuāng)錯，出現張冠李戴；二是檢測車(chē)燈有(yǒu)無毛病？能(néng)不能(néng)點亮？示寬燈、大燈、轉向燈、霧燈、刹車(chē)燈、倒車(chē)燈…...檢查點多(duō)達22處！
此次方案基于寶德(dé)AI服務(wù)器+Intel CPU而打造，最大的優勢就是将Intel最新(xīn)的技(jì )術賦能(néng)到AI質(zhì)檢上，特别是支持推理(lǐ)計算加速的AVX-512 VNNI矢量神經網絡指令集和OpenVINO推理(lǐ)套件；支持INT8整型精(jīng)度推理(lǐ)的VNNI指令集，可(kě)以對浮點精(jīng)度要求不高的圖片、視頻等視覺領域大幅度提高CPU的推理(lǐ)能(néng)力。同時，借助OpenVINO工(gōng)具(jù)包，方案可(kě)以将基于PaddlePaddle訓練好的模型快速部署到CPU推理(lǐ)平台，實現AI模型的快速轉換和場景遷移，借助推理(lǐ)引擎使得CPU推理(lǐ)能(néng)力大幅度提升，進而提升質(zhì)檢效率及精(jīng)确度，最終促使該汽車(chē)廠的車(chē)燈質(zhì)檢環節達到“準”、“快”、“全”的驚豔效果。
準：可(kě)自動識别多(duō)達6款車(chē)型，以及同一款車(chē)型的不同車(chē)燈配置，準确率高達99%；
快：針對單一車(chē)型的22種以上車(chē)燈，通過精(jīng)确計算，檢測全程僅需1秒(miǎo)；
全：通過掃描車(chē)頭規格紙的二維碼自動識别不同型号，根據型号從系統中(zhōng)調取手工(gōng)配置的産(chǎn)品标準進行檢驗，并存儲過程數據用(yòng)于質(zhì)量追溯。
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