人工智能越來越熱。但很多時候，大家都在關注人工智能和互聯網的結合，卻對傳統工業制造領域的人工智能應用知之較少。事實上，人工智能在傳統制造業上也能一顯身手。
日前，記者在采訪中得知，中科院自動化所精密感知與控制研究中心和中科慧遠視覺技術有限公司（下稱“中科慧遠”），共同研發了電子光學玻璃印刷全自動AOI智能檢測設備，成功解決了困擾該行業印刷品質在線檢測30多年的老大難問題。
電子光學玻璃印刷的老大難
所謂AOI，即自動光學檢測，是一種用光學原理來對焊接生產中遇到的常見缺陷進行檢測的設備。其工作原理為，機器通過攝像頭自動掃描印刷電路板等產品，采集圖像，測試的焊點與數據庫中的合格參數進行比較，經過圖像處理，檢查出產品的缺陷，并通過顯示器或自動標志把缺陷標示出來。
在很多領域，目前已經有了專門的AOI檢測技術和設備。但在電子光學玻璃印刷領域，AOI檢測技術遲遲無法突破，不得不繼續采用大量人工進行印刷效果的確認與檢測，這讓電子光學玻璃印刷工序始終沒法正式踏入全自動化生產行列。
中科院自動化所相關人員介紹說，人工檢測不但跟不上設備的生產節拍，還需要大量的場地和人員對每一道印刷油墨的效果進行全檢，印刷檢查崗位員工長期處于高強度的工作條件，不但浪費了印刷工序生產效率，而且人工檢測所造成的品質歸類不準確、品質質量回饋不及時等問題，更是時常發生。
“因此，如何攻克AOI檢測技術的效率與準確率，讓實現印刷品質在線控制，降低電子光學玻璃的印刷成本，一直是該行業較為急切的需求。”中科院自動化所研究員張正濤告訴記者。
從軍工領域轉化的技術
中科慧遠是由中科院自動化所孕育的一家年輕的創業公司，但在面對這一世界性難題時，他們沒有畏懼。
說到電子光學玻璃，大眾可能比較陌生。但人們幾乎每天都在使用和它相關的產品。簡單來說，現在幾乎所有的電子產品，包括智能手機、平板電腦等，其表面都會覆蓋一層特殊的玻璃蓋板。這就是電子光學玻璃的產品。
那么，中科院自動化所的科研人員，是如何想到要解決該行業的AOI檢測難題的呢？答案其實是市場驅動。
據張正濤介紹，中科院自動化所在該領域有一定的技術積累，此前曾經研發過重大軍工領域的大口徑光學玻璃表面AOI檢測技術。
有積累，并不代表在其他領域就能全盤照搬。張正濤團隊進行了深入的技術研究。他們在對生產線進行工業4.0技術改造與升級時，對電子光學玻璃印刷AOI檢測技術進行了大量的品質數據統計與分析，并建立了機器視覺的識別信息庫。
利用中科院自動化所強大的人工智能機器學習算法，科研人員把較難管控的頭色印刷工序與鏡面銀印刷工序的品質全檢漏檢率嚴格控制在1%以下，過檢率控制在2%以下，這遠低于行業人工全檢下普遍高于5%的誤判率。
全面助力中國制造
據介紹，通過連續兩年不間斷的對比取樣和一年的在線運行，并與同期人工全檢的運行數據統計對比后，結果顯示，中科慧遠研發的檢測設備的性能和效率都可以滿足廠家全自動高速印刷生產線的印刷品質AOI在線檢測需求。這標志著困擾電子光學玻璃印刷行業長達30多年的印刷品質在線檢測難題被解決了。
張正濤認為，印刷品質在線AOI檢測設備的研發成功，解決了行業自動化升級后人工檢測跟不上設備節拍的難題；對于因為造成印刷品質不良的工藝環節歸類不準確而影響生產的情況，可實施糾正與預防措施；此外，由于品質異常回饋不及時帶來的品質事故擴大、生產被延誤等問題，也能得到有效的抑制。
廠家的統計數據顯示，即使是不考慮產能提升因素影響，與同車間里人工全檢生產線對比，裝配有中科慧遠AOI在線檢測系統的生產線僅人工與物料成本這兩項，每年節省下來的成本就超過65萬元以上。
對于中國的玻璃蓋板制造企業來說，這項突破意義重大。目前，全球九成以上的玻璃蓋板都是由中國企業生產制造。如果都采用這項技術，對中國企業的競爭力提升不言而喻。以手機產業為例，目前新一代智能手機都在使用前后雙層光學玻璃蓋板封面，如果使用該技術，對其良品率的提高意義重大。
“利用我們的AOI在線檢測系統，能夠有效保障玻璃蓋板生產廠商的生產品質，可顯著增加其綜合競爭力。品質的提升，意味著企業可承接更高品質要求客戶的訂單，往產業鏈更高端的市場靠攏。”張正濤表示。
