近日，2025中國（廣饒）國際橡膠輪胎暨汽車配件展覽會，在山東省東營市廣饒國際博覽中心舉行。聯(lián)想研究院打造的、中國第一臺輪胎外觀AI終檢全檢混檢設(shè)備在本屆展會上亮相，展示了聯(lián)想在AI工業(yè)質(zhì)檢和輪胎外表質(zhì)檢領(lǐng)域取得的引領(lǐng)業(yè)界的創(chuàng)新成果。
在廣饒展會之后的5月20日，中國橡膠工業(yè)協(xié)會橡膠測試專業(yè)委員會在山東招遠舉辦了年會，以及第七屆中國橡膠行業(yè)創(chuàng)新與輪胎測評智能發(fā)展技術(shù)研討會。聯(lián)想研究院人工智能實驗室研發(fā)總監(jiān)虞文明，在會議上發(fā)表了主題報告《聯(lián)想小樣本學(xué)習技術(shù)在輪胎外觀全檢測中的應(yīng)用》，與全國輪胎行業(yè)的測試驗證部門進行了深入交流。
輪胎外觀檢測面臨的挑戰(zhàn)
在輪胎行業(yè)中有一系列嚴格的標準和法規(guī)，對輪胎的外觀尺寸、花紋深度、表面質(zhì)量等都有明確規(guī)定。輪胎生產(chǎn)企業(yè)必須遵循這些標準和法規(guī)，進行外觀檢測是確保輪胎產(chǎn)品符合相關(guān)要求，能夠合法進入市場銷售的必要手段。在輪胎制造企業(yè)中，針對輪胎外觀檢測是確保產(chǎn)品符合質(zhì)量標準的關(guān)鍵步驟。輪胎的外觀質(zhì)量直接影響到其性能和安全性，例如輪胎表面的氣泡、裂紋、缺膠等缺陷，可能會導(dǎo)致輪胎在使用過程中出現(xiàn)漏氣、爆胎等安全隱患。通過嚴格的外觀檢測，可以及時發(fā)現(xiàn)并剔除不合格產(chǎn)品，保證出廠的輪胎質(zhì)量可靠，提高企業(yè)的產(chǎn)品聲譽和市場競爭力。
聯(lián)想實地調(diào)研了行業(yè)多家工廠，發(fā)現(xiàn)在輪胎生產(chǎn)的成品終檢環(huán)節(jié)上，各家輪胎生產(chǎn)企業(yè)仍高度依賴傳統(tǒng)的人工目檢，通常一個班次需要8~11人聯(lián)合完成質(zhì)檢工作，而在新的社會產(chǎn)業(yè)大環(huán)境中，高度依賴人工質(zhì)檢的企業(yè)不得不面臨4大問題和挑戰(zhàn)：
（1）工作環(huán)境相對比較惡劣，每半年的工人流失率在30%，并且出現(xiàn)招工難的情況
（2）當前國內(nèi)人力成本的上升
（3）人工檢測易受人為主觀因素影響，導(dǎo)致出現(xiàn)檢測標準難以統(tǒng)一
（4）整體信息化程度有待提升
隨著AI視覺技術(shù)的發(fā)展，一些廠商也在嘗試用AI技術(shù)進行輪胎表面的外觀缺陷檢測，但是通常會面臨用于訓(xùn)練的缺陷樣本數(shù)據(jù)收集困難的問題，導(dǎo)致模型訓(xùn)練的整個周期多達3個月到半年不等。此外，針對產(chǎn)線不同SKU混檢、以及如何對輪胎各部位進行一次性檢測等問題，都沒有很好的解決方案，導(dǎo)致相關(guān)技術(shù)方案難以真正地實際落地。因此，如何將AI技術(shù)與輪胎表面檢測更好結(jié)合，以提高質(zhì)檢的質(zhì)量和效率，已成為整個輪胎行業(yè)亟待解決的難題。
聯(lián)想工業(yè)質(zhì)檢智能體：只需60~100個良品建模，接近0%漏檢率
為此，聯(lián)想CTO組織下的聯(lián)想研究院人工智能實驗室推出了工業(yè)質(zhì)檢智能體方案，基于聯(lián)想邊緣大腦工業(yè)質(zhì)檢開發(fā)套件（Lizard）V3.0版本，構(gòu)建了一套可以對輪胎表面缺陷全檢精準檢測設(shè)備，為客戶提供了涵蓋“光、機、電、算、軟”的整體端到端的解決方案。該套件中內(nèi)置了自研的行業(yè)領(lǐng)先小樣本終身學(xué)習無監(jiān)督建模算法，只需60~100條良品輪胎數(shù)據(jù)建模，能夠覆蓋輪胎的不同部位，可針對輪胎表面人眼可檢的100多種缺陷進行檢測。該套件支持邊緣訓(xùn)練和邊緣推理，數(shù)據(jù)無需上云，既保證了數(shù)據(jù)的隱私性，又提高了處理速度。同時，還支持自適應(yīng)針對不同SKU輪胎混檢的快速切拉換型能力，并支持無縫接入工廠MES管理系統(tǒng)。此外，聯(lián)想還提供了云-邊-端協(xié)同、遠程實時升級等技術(shù)支持。
本方案采用聯(lián)想邊緣大腦工業(yè)質(zhì)檢開發(fā)套件（Lizard）V3.0運行于聯(lián)想AI推理服務(wù)器，配置2張推理GPU卡，支持16+工業(yè)相機和18+光源，保障了自動化檢測機臺的高效穩(wěn)定運行。
通過聯(lián)想中國政企方案服務(wù)山東團隊，聯(lián)想工業(yè)質(zhì)檢智能體方案正在落地到某全球頭部30強輪胎制造企業(yè)，賦能中國輪胎行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。此方案硬件機臺已經(jīng)標準化生產(chǎn)、其依賴的算法軟件Lizard V3.0是一款在多個其它行業(yè)已經(jīng)廣泛應(yīng)用的統(tǒng)一標準質(zhì)檢軟件，擅長解決六面檢、異形檢。目前，多達10家中國前20強輪胎企業(yè)正在與聯(lián)想進行深入接觸，根據(jù)排產(chǎn)情況推進設(shè)備入場落地驗證。
行業(yè)領(lǐng)先的小樣本無監(jiān)督算法
作為國內(nèi)首個實現(xiàn)工業(yè)級邊緣 AI 訓(xùn)練推理一體化平臺，聯(lián)想邊緣大腦早在2022年就被中國信通院評為“邊緣可信AI應(yīng)用標桿案例”。在工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域，利用傳統(tǒng)深度學(xué)習算法進行缺陷檢測時，面臨的一大挑戰(zhàn)是缺陷樣本難以收集。為此，聯(lián)想通過大量的算法投入研究，最終突破實現(xiàn)了泛化性、抗遺忘性行業(yè)領(lǐng)先的“大模型+小樣本”無監(jiān)督良品建模算法，相比行業(yè)中基于不良品的有監(jiān)督建模方法所需的樣本數(shù)量，只需60~100個良品建模，實現(xiàn)數(shù)量級的降低的效果，約為傳統(tǒng)樣本量的1% ~ 3%。
除了深度學(xué)習模型外，我們還結(jié)合了一系列傳統(tǒng)圖像處理算法，以進一步提升檢測精度。這些算法包括配準、去噪、濾波、邊緣檢測等，能夠有效優(yōu)化圖像質(zhì)量，增強特征的可區(qū)分性。
針對缺陷種類繁多的復(fù)雜場景，我們進一步引入自主研發(fā)的可視化小樣本多維融合分類器。該分類器融合了缺陷位置、顏色、尺寸以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征等多個維度的信息，從而實現(xiàn)對不同缺陷類型的精準分類。通過這種多維度的綜合分析，我們的方案能夠更全面地應(yīng)對各種復(fù)雜的工業(yè)質(zhì)檢需求，顯著提高檢測效率與準確性。
今年3月，全球五大機器視覺行業(yè)組織之一的機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CMVU）評選出了"2024 年度機器視覺創(chuàng)新產(chǎn)品評選TOP10"榜單。，我們的平臺憑借聯(lián)想邊緣大腦 V3.0版本的正式發(fā)布，以及行業(yè)領(lǐng)先的技術(shù)創(chuàng)新能力與規(guī)模化應(yīng)用成效，從眾多候選產(chǎn)品中脫穎而出。這標志著由聯(lián)想研究院人工智能實驗室自主研發(fā)的工業(yè)邊緣 AI 訓(xùn)練推理應(yīng)用平臺，已成為制造行業(yè)中的工業(yè)質(zhì)檢母機軟件，進入中國機器視覺工業(yè)軟件第一梯隊。