「機器人」落地工業製造，工小匠「持證上崗」

在工廠生產的智慧升級過程中，質檢是被AI賦能的環節之一。

傳統質檢依賴人眼和多年經驗來檢測缺陷，效率低且容易出現漏檢、誤檢等問題。隨著勞動成本上漲，懂質檢的「老師傅」越來越少，年輕人普遍不願從事質檢工作

於是，搭載AI視覺演算法的攝影機成為取代肉眼質檢的核心，越來越多的工廠開始引進AI質檢，來改造產線，提高生產效率。相較於人力質檢，AI質檢的優點在於，可24小時無間斷檢測，效率、品質都提升。

重寫後的內容：目前普遍的做法是，工廠會對生產線進行改造，安裝一套人工智慧質檢方案，通常由攝影機和系統組成，一旦部署完成就可以投入使用。然而，這種方案存在一些問題，首先是方案高度客製化，改造週期較長。其次，一旦部署，很難將該方案重複使用到其他生產線上，缺乏彈性

對於企業來說，部署一套AI質檢的直接成本和隱性成本十分高昂，尤其是對於廣大的中小企業，這種高成本的方案並不適用。市場迫切需要能夠做到高品質、高效率但部署成本較低的解決方案。

微億智造推出了一種名為「工小匠|AI數位質檢員」的數位工人，正好能夠解決企業在質檢轉型方面的痛點

微億智造「工小匠|AI數位質檢員」

「工小匠」三大優勢：柔性、專業、高效率

身為AI數位工人，「工小匠」的柔性得益於機器人智慧控制。

人的手臂很靈活，可以完成許多動作。但機器人的手臂，要做到類人的自由度，技術難度很高。

「工小匠」的原理是，透過演算法規劃及模擬建模，依照不同的成像條件，讓機器人自動尋找目標物體的拍照點位和角度。目標任務建立之後，「工小匠」再透過精確控制機械手臂每一軸的運動，結合自研的路徑規劃演算法計算產生最優運動軌跡。

這種方法不僅可以增加機械手臂的自由度，還能避免以往需要不斷手動調試的困境，從而降低人力成本

“工小匠”不但能夠知道“去哪裡”以及“怎麼到達目的位置”，可以“自由活動”，而不必像傳統方案一樣固定在產線上。因此，「工小匠」可以說是適用於多場景，解決了企業的柔性質檢痛點。並且，在規劃路徑的過程中，可以藉助避障演算法，跑的更快、更穩、更安全。

模擬環境中的運動軌跡在現實場景中的同步應用

專業是「工小匠」的另一個核心競爭力，除了柔性

在質檢領域，機械手臂與人類一樣，需要先看到物體才能執行對應的動作。機械手臂固然能夠完成許多任務，但視覺感知是其首要條件

傳統的工業相機，為了能夠捕捉缺陷，提高偵測精度，需要光學工程師在專案現場反覆調整光源，不但費時費力，還需要付出額外的調試成本。

「工小匠」基於微億智造自研的線上光學調機系統，可以自動產生最佳拍照點位和角度、自適應最優光學參數，確保每點位的高清取圖，不遺漏每一處細小缺陷。在人工修正演算法調試結果的同時，演算法也不斷學習人的調試經驗，快速進階為“光學專家”，時間縮短至數小時，讓柔性切線成為可能。

在現實場景中，光學方案在模擬環境中的同步應用

「工小匠」在正式上崗之前，會把機器人智慧控制、光學點位與角度設計、自動產生的軌跡路徑均放在模擬環境中一一驗證。透過虛擬和現實相結合的全數位孿生，在線確保最優工作性能後再下發到實際工作中；相關的回歸測試也會透過雲端模擬場景對突發事件進行複現和修復，遠端且全面的解決各類現場問題。

柔性、專業之外，「工小匠」的效率也非常高。

根據了解，"工小匠"配備了高速飛拍成像技術，末端線速度可達1000mm/s，每個點位的CT拍攝僅需0.3秒

透過機器人智慧控制和成像模組的配合，「工小匠」的手臂能夠在高速運動的同時精確地進行目標點位的取像，且重複誤差小於2個像素，具有高效和優質的特點

高速飛拍成像技術

「工小匠」兩大特色：部署週期短，全週期管理

對於解決方案商而言，企業的彈性化生產需求倒逼方案商要將解決方案做的更加靈活便捷，除了產品能夠適應不同的質檢場景以外，部署週期也要縮短，讓企業能夠做到手機充電般「即插即用」。

傳統人力質檢需要很長的培育週期，而市場上很多AI質檢方案依賴大量的缺陷數據，並且經常需要停下產線進行改造，這種方案不但成本高，而且部署週期極長。

微億智造基於自身的AI能力，已經完成了數千萬級的缺陷資料累積，並形成了大量的預訓練模型。在其自研的Tri-vision視覺演算法以及獨特的模型訓練法加持下，演算法模型大大降低了對樣本量的需求，大幅壓縮模型訓練及上線時間。例如，單缺陷檢測只需要20~50個樣本，明顯缺陷可做到0樣本檢出。 「工小匠」已經可以做到一週時間培訓，然後立即投入使用。

與傳統質檢方案相比，「工小匠」的樣本需求量下降70%，整個計畫的投產週期縮短接近90%。且在上崗之後，「工小匠」可依據產線的品質標準，迅速完成工作指標。

數位工人的身分之外，「工小匠」還有另外兩個身分：品質管理員、品質分析員。

如今，在企業的日常生產管理中，質檢的價值並不只限於做好產品品質檢測的最後一關，而在於整個質檢的全週期管理，包括預防、檢測、追溯、最佳化等前後端環節。這樣才能從全流程的角度來縮減成本、提高效率。

「工小匠」透過微億自研的DQI軟體系統，不僅能獲得全面品質數據，還能進一步完成品質數據的建模分析，幫助企業實現品質風險預警、品質缺陷統計、品質問題定位及分析。

DQI軟體系統—品質分析管理

企業一方面可以利用工小匠來提高質檢效率和質量，另一方面也可以做好品質管理。而且，「工小匠」是基於數據分析，可以針對產線生產的具體情況做流程管理，事後回溯，進行「預防」。換句話說，企業使用「工小匠」，能夠實現對質檢全流程的成本優化，提高企業生產效率。

目前，「工小匠」已經可以走進各種各樣的工廠中，如新能源汽車、數碼3C、小家電工廠、瓷器工坊等等，「數位工人」的身份「持證上崗”，為企業提供質檢服務。

總結

質檢作為生產的重要環節，對產品的重要性不言而喻。

在客製化、週期長的諸多方案中，微億智造「工小匠」跑出了一條易部署、省成本的路徑，更適合中小企業的彈性生產需求。

在未來，「工小匠」將作為數位工人的身份，出現在各種質檢場景中，為企業提供賦能，並助力我國產業實現智慧化轉型升級

以上是「機器人」落地工業製造，工小匠「持證上崗」的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！