5月25日，以“智联万物 慧生世界”为主题的GTIC 2021嵌入式AI创新峰会在北京举行，麟图科技联合创始人&副总裁张险峰受邀出席，与来自腾讯云、地平线、OPEN AI LAB、360等多家企业高层，解读了AI技术最新趋势及在不同领域的应用实践。

（麟图科技联合创始人&副总裁张险峰演讲现场）

在题为“工业质检数智化转型新思维”的演讲中，张险峰表示：“工业数智化目前已成为国家战略及行业趋势，但工业数智化不是简单的AI+工业，而是需要通过多技术融合突破，解决实际场景痛点，最终达到转型升级、提质增效的目的。”自成立以来，一直聚焦工业质检领域的麟图科技，正以原创AI视觉为核心，融合光学系统、机电控制、大数据等多项技术，加速工业质检的数智化转型。

数智化成主旋律，工业质检急需“止痛”

从去年12月的《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》提出“到2023年，智能化制造、数字化管理等新模式新业态广泛普及”，至今年4月的《“十四五”智能制造发展规划》（征求意见稿）提出“到2035年，规模以上制造业企业全面普及数字化，骨干企业基本实现智能转型”，足可见推动工业数智化是国家的战略方向。而政策利好下，制造业数智化正在加速。

“工业数智化是风口，无论是传统制造企业，还是BAT、华为以及新型的高科技公司都在尝试着利用数智化技术推动产业转型，但实际应用主要以点状场景居多，其中，以人工为主的工业质检环节是最急需用数智化技术‘止痛’的场景之一，在实际市场调查中我们发现，不少显示制造企业质检工人几乎占到了全工厂人员的50%。”张险峰指出。

（工业质检痛点与数智化难点讲解）

而采用人工的检测方式，一方面效率低，无法快速满足大规模检测需求，且检测标准不统一，漏检率、误检率过高，严重影响着产品出厂品质；另一方面，新一代年轻人不愿从事这项比较繁琐和枯燥的工作，工厂存在着招工难、培训难以及人力成本不断攀升等问题。不少厂商尝试着使用自动化检测设备来改变这一现状。但传统视觉检测技术被国际企业所垄断，设备价格及服务成本较高，且传统视觉检测存在着缺陷识别能力差、检测精度与速度无法兼顾、场景兼容性差、鲁棒性较差等问题。比如在某面板厂商产线的质量检测环节，AOI设备仅用作光学比对，还需要人工进行缺陷的分类、级别的判断、原因的解析。

原创AI视觉加持，多技术融合“攻坚”

“通过数智化转型可以解决以上痛点，以及规避传统视觉检测在应用中出现的一些问题，但门槛比较高，不是一、两种技术就能解决的，关键在于跨领域、跨学科的多项技术的自主研发与融合应用。”张险峰表示，并以麟图科技推动盖板玻璃外观缺陷检测数智化为例进行阐述。盖板玻璃是手机、Pad、笔电、可穿戴等智能终端最外层的防护材质，但在多道生产工序中难免会产生各类缺陷，而实现对这些外观缺陷的数智化检测，涉及视觉算法、光学、机电控制、大数据等多个技术层面的问题。

（麟图科技四大核心技术讲解）

尤其是视觉算法方面，玻璃属于透明材质，部分缺陷成像对比度很低，识别难度大，而且还需在自动化产线节拍（数秒内）对缺陷进行判断、分类等，麟图科技自研了基于卷积神经网络的快速工业缺陷检测算法、及实例分割和物体检测方法，通过对采集的多幅图像进行融合并增强，增加了缺陷在图像中的对比度，并使用训练好的深度学习模型对捕捉的缺陷进行精准识别。值得一提的是，深度学习算法虽然准确但计算量太大，可能会影响检测速度，而传统算法虽然适用场景非常窄但高效，所以，麟图科技创造性地将两者优势结合，有效解决了传统视觉检测精度和速度无法兼顾的问题，实现了在自动生产节拍内高效、精准判断。

此外，光学方面，麟图科技搭建出多通道、多角度、可编程的高速光学成像与采集系统，解决了高质量缺陷样本数据缺乏的问题，克服了传统线扫成像技术对运动方向细小划伤成像的不足；机电控制方面，设计出超高稳定的电磁传动与控制系统，保证检测物体传输精度控制在微米级别的波动，避免玻璃在传输过程中遭受二次伤害，并采用总线式伺服控制线性模组的机构，保障设备长期稳定运行；数据检索与存储方面，采用数据库分布式海量小文件存储技术，解决了海量数据存储和检索问题，保证了数据稳定可读性。

在多项技术的自主突破下，麟图科技推出了“为跨行业、跨领域工业质检场景打造的快速开发部署平台”——Tunicorn通用视觉平台，融合Tunicorn Agents分布式处理系统与数据标注及管理平台Easy AI系统，可实现算法多模型场景下的调度管理方案，并能通过进一步训练适应度高的复杂模型，解决产品多变、缺陷情况复杂、检测标准多变、数据量大、稳定性要求高等问题。

转型、提质、增效，加速质检“国产替代”

依托Tunicorn通用视觉平台，麟图科技从手机、车载、TV等终端盖板玻璃检测，扩展至显示模组外观检测，推出了国内首个成熟的屏幕贴合后智能化检测方案，并继续延伸，布局显示玻璃电路、半导体/类半导体、通用膜材等外观检测领域，通过软硬一体化的AI工业视觉检测设备及解决方案的量产应用，推动多个细分质检场景转型、提质、增效。

（传统检测与智能检测数据比对）

福建某盖板厂负责人表示：“之前，工厂的手机盖板玻璃制造产线，主要采用人工检测，但面临着用工成本攀升，熟练的质检工人难招聘，以及人工检测效率低，良率不稳定，达不到下游厂商品质要求的问题，通过在产线部署了多台麟图科技手机前后盖板玻璃检测设备，检测效率比传统提升30多倍，能够检测97%以上各类点、线状缺陷，而且大大减少因为落尘干扰引起的误判，产品出厂良率达99.5%以上。”

另外一家在合肥的面板厂相关部门负责人也指出，在其Pad屏产线中的盖板来料原来主要采用人工不撕膜检测，存在着部分缺陷如白点、划伤无法有效检出，且人员搬运过程中还会产生压痕等新缺陷的问题，通过采用麟图科技的盖板检测设备后，对前一环节上料机异常撕膜的盖板实现100%有效拦截的同时，精准捕捉盖板上各类缺陷，避免了人工检测带来的二次伤害，此外，还通过使用麟图科技的屏幕贴合后外观检测设备，对后续Pad屏幕贴合环节中易出现的贴合偏移、气泡等缺陷，实现了快速全检，检测精度达10微米，检测效率达360片/小时，并能分小时监控部分高发缺陷发生情况，对减少这类缺陷的产生提供了强有力的辅助作用，也有效保障了产品品质……

“推动工业数智化的同时，国产化替代是当下业内另一个聚焦点。在过去长达近七年的努力中，麟图科技通过攻克质检领域多个‘卡脖子’难题，填补了高端智能检测设备国产化空白，并成为国内首个‘AI+工业质检’项目落地应用的人工智能企业。未来，麟图科技还将通过不断地技术创新、落地优化、迭代升级，加速提升高端智能检测设备的国产化、自主化水平，并在推动工业质检全场景数智化转型实践中，打造‘中国高端智检’标杆品牌。”张险峰表示。