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行业趋势

2022年“工业互联网”已经连续5年被写入政府工作报告。随着工业互联网建设步伐的不断推进,工业检测也逐步向数据化、信息化、数字化和智能化转型和推进,加上机器视觉技术在传统工业越来越普及,AI等为主的高新技术手段逐步赋能工业检测领域,越来越多的企业开始部署AI智能工业检测平台。AI智能工业检测平台是基于人工智能深度学习算法搭建的,集算法集成、模型训练、模型部署和检测业务输出四位一体,能够让工业用户更加方便、快捷的在生产流程中集成检测业务,推动传统制造业的智能化升级,通过AI智能工业检测平台进行工业检测已经成为大势所趋。

痛点1

传统工业检测平台对企业的AI专业能力要求高

企业需配备专业的算法人员现场编程,根据不同的产线专门进行不同AI 模型的训练和部署,算法复用率低,对 AI 专业能力依赖性强,工作效率低
痛点2

传统工业检测平台方案开发繁琐,操作复杂

只有Linux或Android单一系统,开发人员需要部署两套环境,开发周期长;开发者需要为AI框架和开发语言配置环境,操作复杂,并且框架之间的依赖兼容繁琐,开发低效,不适合规模应用
痛点3

传统工业检测存在技术局限,算法识别不够精确

传统解决方案对诸多复杂问题例如曲面识别、低对比度字符识别、多目标检测、精细目标检测等存在技术难题;检测算法局限、单一,算法兼容度低。

方案概述

Aid-Industry解决方案,将从算法库集成,模型训练,边端部署,业务输出四大板块提供给客户一站式解决方案。同时适应主流ARM架构芯片厂商十多种不同的芯片型号,解决了传统机器视觉检测部署繁琐、构建繁杂的问题,只需简单调整,即可满足生产线转产需求。通过深度学习算法提取缺陷高维信息,在划伤、脏污、凹坑等表面缺陷检测,DM码、二维码、OCR识别等信息识别一类的自动化项目上极具硬件成本和算法部署成本优势。

Aid-industry业务架构

核心优势

优势1

丰富高复用的算法库

内置40+工业检测算法,支持80%以上的客户需求场景;算法复用性高,同类别检测,仅需微调或者直接训练新数据即可使用;像素级精度。
优势2

人性化的业务服务

全面的数据展现和查询中心,完善的工单管理系统,工单任务、NG数据、检测结果一目了然;丰富业务接口,对接PLC,Mes系统,业务集成,数据中心等提供丰富的标准接口。
优势3

0代码快速换产及敏捷部署

内置大量行业模型库,新算法生成可视化,0代码的模型训练及测试,帮助业务人员快速迭代现有算法和换产新项目;快速对产线下发和部署对应应用以及维护应用的各种状态。
优势4

独特算力硬件优势

自主AI智能加速技术研发,可实现CPU+GPU+NPU智能加速,极致性能优化30%提升,功耗仅为传统工控机等方案的20%,稳定支持7x24小时的无间断运行;支持市面上90%以上的外设接口,比如各类工业相机,机械臂等。

应用场景

芯片检测

基于边缘计算系统架构,针对芯片生产线上的每一个检测点,部署一套基于AidLux平台的软硬一体化工业检测解决方案单元,辅以机电控制及运行管理单元,构建出完整的AI检测系统。

基于边缘计算系统架构,针对芯片生产线上的每一个检测点,部署一套基于AidLux平台的软硬一体化工业检测解决方案单元,辅以机电控制及运行管理单元,构建出完整的AI检测系统。

PCB检测

基于AidLux工业智能平台及自监督深度学习算法,通过视觉检测技术将智能终端连接成像设备完成图像采集,将算法部入智能终端中,实现PCB缺陷检测。

基于AidLux工业智能平台及自监督深度学习算法,通过视觉检测技术将智能终端连接成像设备完成图像采集,将算法部入智能终端中,实现PCB缺陷检测。

模组检测

基于AidLux工业智能平台及自监督深度学习算法,采用特有的相机镜头倾斜的成像方式,单工位对模组屏蔽罩的所有缺陷实现检测。

基于AidLux工业智能平台及自监督深度学习算法,采用特有的相机镜头倾斜的成像方式,单工位对模组屏蔽罩的所有缺陷实现检测。

芯片检测

基于边缘计算系统架构,针对芯片生产线上的每一个检测点,部署一套基于AidLux平台的软硬一体化工业检测解决方案单元,辅以机电控制及运行管理单元,构建出完整的AI检测系统。

基于边缘计算系统架构,针对芯片生产线上的每一个检测点,部署一套基于AidLux平台的软硬一体化工业检测解决方案单元,辅以机电控制及运行管理单元,构建出完整的AI检测系统。

PCB检测

基于AidLux工业智能平台及自监督深度学习算法,通过视觉检测技术将智能终端连接成像设备完成图像采集,将算法部入智能终端中,实现PCB缺陷检测。

基于AidLux工业智能平台及自监督深度学习算法,通过视觉检测技术将智能终端连接成像设备完成图像采集,将算法部入智能终端中,实现PCB缺陷检测。

模组检测

基于AidLux工业智能平台及自监督深度学习算法,采用特有的相机镜头倾斜的成像方式,单工位对模组屏蔽罩的所有缺陷实现检测。

基于AidLux工业智能平台及自监督深度学习算法,采用特有的相机镜头倾斜的成像方式,单工位对模组屏蔽罩的所有缺陷实现检测。

芯片检测

基于边缘计算系统架构,针对芯片生产线上的每一个检测点,部署一套基于AidLux平台的软硬一体化工业检测解决方案单元,辅以机电控制及运行管理单元,构建出完整的AI检测系统。

基于边缘计算系统架构,针对芯片生产线上的每一个检测点,部署一套基于AidLux平台的软硬一体化工业检测解决方案单元,辅以机电控制及运行管理单元,构建出完整的AI检测系统。

案例展示

模组缺陷检测案例

项目概述:

本方案研发采用特有的相机镜头倾斜的成像方式,单工位对模组屏蔽罩的所有缺陷实现检测,大大提高了检测效率和准确性,兼容检测产线多种材质和几十种大小屏蔽罩,并极速转产。

基于高通865芯片,Aidlux完美的调用了高通芯片的计算能力,代替了原移远模组X86的工业检测方案,极大的降低了成本。这也是工业行业上第一次使用高通芯片来进行了边缘AI计算的案例,完美解决了SDK以及算法的适配问题,让未来的边缘端算力有了更多高性价比的可选方案,并且通过Pass平台让客户自己完成需求的开发和优化。

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