摘要：在对质检环节进行智能化改造前，恒逸的质检工人，每人每天至少人工检测2500锭丝锭，需要拿着强光手电筒用肉眼看上至少8个小时，时间一长，工作质量和效率明显下降。因此质检的效率与准确度，直接影响企业的生产效益。通过百度智能云打造的化纤行业丝绽质检一体机，成功弥补了人工检测弊端，更快发现异常产品，并获得了人民日报等主流媒体的首肯。后续将推动化纤企业由粗放型生产向精细化生产转型的不断探索。并打造面向全产业链延伸的智能化改造，从而为整个化纤行业的提质增效带来积极影响。
一.项目总体架构和主要内容
1）项目总体架构
方案设计从终端客户需求痛点出发，通过机械、电气、软件三大系统有机整合，赋能化纤行业，解决客户问题，如图所示，其中机械系统，包括供料收料装置、上料周转和下料分拣装置、姿态变换机构、光学检测机构、机架，起到功能支撑的作用；电气系统，包括动力元件、控制元件、控制器件、人机交互、光学元件和子系统和电柜，起到控制支撑作用；软件系统，包括总控制软件、子系统软件、人机界面组态和预测模型，为设备进行逻辑赋能，从而提升丝锭外观缺陷质检的效率与准确度。
2）软件-算法-功能架构
质检一体机整体釆用端云一体的服务方案，云端支持训练闭环，同时通过边缘计算支持模型下发和数据回传。此业务逻辑同时支持公有云部署和私有化部署，下发的边缘计算节点即预测推理模型的服务部署，包括质检软硬一体机、嵌入式终端和开放式工控机终端，如图所示。
3）数据可视化
后续将支持控制机房的汇总功能：针对恒逸各个厂区的检测数据进行汇总，同时并入到MES系统中,并为后续更大规模利用基于视觉的智能检测系统助力化纤行业全业务奠定基础。
二、具体应用场景和应用模式
百度化纤行业质检一体机解决方案，釆用工业相机拍摄流水线上的丝锭，每个丝锭会生成10余张照片,且将每张照片拆分成上百个部分，传输至数据中心进行分析判断。智能质检系统会判定该丝锭是否为异常产品，并对流水线做出分拨的指令，其中核心部分将传统的光学成像与人工智能算法结合，实现对产品复杂表面的深度分析，由此解决传统机器视觉识别能力不足的弊端。
具体实现如下功能：
实现图像识别、设备控制；
工业AI视觉云平台和生产业务系统间数据高效传递；
图像釆集系统：实现现场图像或视频釆集及处理功能；
设备控制系统：接收图像处理结果而完成设备动作控制；
图像识别管理系统：根据确定的训练模型，对采集图像进行推理预测，并反馈结果及实现相关设备控制的功能；
企业生产业务系统：企业的生产信息化管理系统，如MES,WS,ERP等；
通过上述解决方案，化纤行业质检人员变身人工智能数据标注师，帮助百度智能云质检工程师在产品图片上标注出各类缺陷，将质检员的工作经验转化成数据，让人工智能设备学会辨别产品缺陷。从而帮助企业打造智能时代的基础设施，并助力企业提升人才相关AI技能，持续赋能化纤行业客户，加快实现智能化升级。
三、创新点与先进性
1）打造一体化设备，对接产品与包装线，实现无缝连接，保证生产速度，且定级规则可根据客户需求进行自定义；
2）针对毛丝类等超小目标缺陷设计一套快速检测算法，并基于目标检测模型做模型剪枝，应用半精度推理和预测引擎加速技术，使得检测任务CT时间从4.5降低到Is以内；
3）解决客户前端算力设备紧缺问题，优化多模型预测调度方案和多模型结果融合模块，整体CT从7s提升到2s。在试运行期间利用主动学习技术，完成待优化样本的自动筛选和模型迭代，使得整体良率从78%提高到92%o
四、实施效果
通过一体化质检设备的打造，当前在产线的实施效果总结如下：
1）对于单个20公斤丝饼，需要处理20亿以上像素的数据，通过对目标检测模型剪枝优化，保证丝饼各类外观缺陷在2.5内完成检测，从而满足产线生产节拍的要求；
2）实现化纤行业丝绽C级产品0漏检；
3）检测零件表面0.16mm*0.16mm以上的缺陷；
4）对接产品与包装线，实现无缝连接，保证生产速度，且产品的定级规则可根据客户需求进行自定义。
五、经济效益
提升生产效率，减少维护成本
工程技术人员可在云端进行操作维护，无需到现场即可进行软件更新、设备调测、功能扩展等操作，能大幅降低系统维护成本，提升效率。
1）降低视觉规模部署低成本
2）提升设备标准化、智能化水平
3）简单、易部署，支持规模应用
六、社会效益
推动化纤企业由粗放型生产向精细化生产转型的不断探索。并打造面向全产业链延伸的智能化改造，从而为整个化纤行业的提质增效带来积极影响。
