一、企業(yè)簡介

山東超威電源有限公司是寧陽新能源產業(yè)鏈鏈主企業(yè)，江北地區(qū)最大的鉛酸蓄電池生產制造公司。擁有省級企業(yè)技術中心、省級工業(yè)設計中心、省級工程實驗室等平臺，擁有各類技術人才100多人，其中中高級工程技術人員30多人，企業(yè)擁有各類成果70多項，獲得各類科技獎項20余項。

二、項目名稱

項目名稱：超威電源工業(yè)AI質檢平臺

項目亮點：人工智能、機器視覺、缺陷檢測、云邊協(xié)同

三、項目介紹

超威電源工業(yè)AI質檢平臺基于華為自研MindSpore深度學習框架、ModelArts開發(fā)平臺和Atlas邊緣推理服務器，采用“融合增強+視覺學習+特性適配”三位一體的綜合解決方案，解決蓄電池鑄焊工序中人工抽檢帶來的錯檢漏檢、質量一致性不穩(wěn)定、退貨品缺陷難定位等現有手段無法解決的瓶頸難題。通過人工智能對23種缺陷進行毫秒級、多角度全量覆蓋檢測，實現不良品自動分揀、缺陷種類分類分級和質量缺陷追溯分析，提升產品質量穩(wěn)定性，擴大市場占有率。

（一）工業(yè)級數據采集、標注

數據處理主要包括數據獲取、數據分析、數據預處理和缺陷標注等步驟。深度學習算法的開發(fā)依賴大量有監(jiān)督的數據，需要采集有缺陷的正樣本和無缺陷的負樣本圖像不少于12000張，每種缺陷類別圖像數量不少于500張，每張圖像不低于2000萬像素，缺陷標注總計約35000余處。

（二）算法分析

針對電池鑄焊環(huán)節(jié)缺陷檢測實時性和準確性要求較高的特點，算法以YOLOv4為基礎，通過超參調整，數據增強、注意力機制等技術提升模型精度。在輸入鑄焊缺陷圖像后，模型輸出圖像中存在的缺陷區(qū)域位置坐標、缺陷類別以及類別的置信度。同時采用合適難例挖掘的方式，擴展模型的識別邊界和泛化能力，提高模型的推理性能。

（三）智能分檢應用

智能分檢應用對接人工智能算法模型和自動分揀機構，對產品缺陷進行NG和OK狀態(tài)識別，將NG狀態(tài)的不合格品通過分揀機構自動推送至維修線。設置連續(xù)缺陷預警提醒功能，及時發(fā)現因鑄焊設備異常導致的批量缺陷生產事故。記錄缺陷品分類分級數據，通過對高占比缺陷的分析，倒逼生產工藝優(yōu)化升級。

（四）云邊端部署

Atlas是基于華為Kunpeng 920處理器(x1)和Ascend 310處理器的智能邊緣服務器，配置有4張Atlas 300卡，可實現單日PB級別的推理數據處理能力。通過將云端訓練的質檢模型部署到邊緣服務器，實現毫秒級推理，匹配生產節(jié)拍。

四、應用成效

項目實施前，企業(yè)在電池鑄焊質檢環(huán)節(jié)每條產線需要4人進行抽檢工作。工人依靠個人經驗判斷電池缺陷問題，執(zhí)行標準不統(tǒng)一。工人長時間用眼出現視覺疲勞導致錯檢、漏檢。質檢過程沒有數據留存，缺陷電池在退貨返廠后仍難以分析問題原因，影響品牌形象，進而影響企業(yè)的銷售情況。

項目實施后收益如下：

1、統(tǒng)一標準規(guī)范。通過AI質檢自動剔除不良品，排除人為因素干擾，保證質檢覆蓋率100%。

2、提高質檢效率。以前人工肉眼檢測需要觀察2～3秒，AI質檢可實現毫秒級檢測，大大提升檢測效率。

3、建立不良品分類分級，沉淀質檢數據，為生產工藝優(yōu)化提供數據支撐。

4、節(jié)省人力成本。按照每條產線全檢10人計算，預計可減少8人，節(jié)約人力成本約80萬元。

5、提升市場占有率。通過質量提升，擴大企業(yè)品牌影響力，預計可提3%的市場占有率，銷售額提升約800萬元。