工業視覺主要有四個應用類別：測量、定位、檢測、識別。近年來，隨著人工智能等技術的成熟，工業視覺得以迅速發展，可以有效提升良品率和生產效率、降低人力成本、減少質檢員肉眼傷害。

其中工業視覺檢測又分為了表面質量的檢測和視覺定位（雙目、多目定位），主要應用于機械零部件的劃痕，臟污、亮斑、缺角和凸起等質量的檢查。

尤其是在對質量要求極高的芯片制造行業，往往過去的人工分類存在以下痛點：

• 人力成品較高；

• 人工分類效率低下；

• 流程的自動化斷層，影響生產效率。

慧都科技是一家成立于2003年的企業智能化解決方案服務商，致力于將大數據、AI、3D等前沿技術與產業融合，面向智能制造、IT研發等領域，提供智能化整體解決方案，用科技創就卓越。其中工業視覺檢測解決方案更是廣泛應用于芯片制作行業。

本次我們將結合典型的落地案例，來看看慧都科技工業視覺檢測方案的具體應用場景和落地情況。

電子設備制造業客戶案例

客戶是一家芯片制造型企業。以前該公司對于有瑕疵的芯片，采用人工分類的方法，來統計分析生產過程中的工藝問題和進行質量管控。但是由于人工分類對人員要求較高，且效率較低，該公司需要一個可以和自身系統對接的自動識別模塊。

慧都大數據團隊高級咨詢顧問通過遠程以及現場溝通的方式為客戶提供了基于慧都工業視覺檢測應用的全面咨詢服務，然后項目組團隊入駐客戶現場調研，針對客戶現場生產狀況以及客戶訴求，為客戶定制項目搭建方案。

通過前期的咨詢與調研，項目組團隊基于客戶訴求啟動項目研發工作，項目組完成芯片識別的算法模塊，離線測試通過（不和生產線對接）。實施工程師和客戶對接，進行算法模塊在生產設備上安裝，實現缺陷芯片自動分類。

慧都工業大數據分析平臺架構

慧都工業大數據通過運用慧都DataForce提高計算效率，構建工業視覺檢測的AI模型，快速實現缺陷智能精準分類最終實現客戶需求：

• 減少人員參與，降低成本；

• 實現缺陷芯片自動、實時分類；

• 提高缺陷識別準確度和速度。

本次工業視覺檢測方案實施之后相比傳統方法識別準確度提升到98%，并且在以前需要5個有專業知識的人，方案實施后不需要這方面的人員。單一芯片的人工識別需要1-2分鐘，方案實施之后只需要200毫秒，并且實現不同缺陷芯片自動分類，將有用的缺陷芯片自動進入下一步流程實現整個流程100%自動化。

圖例一：圖片文件（左）和檢測數據（右）

圖例二：圖片文件（左）和檢測數據（右）

項目團隊在實施完成后，為客戶進行了一個月的項目運行維護，做到了三分鐘響應，半小時處理，最終在試運行后，能夠完美融入客戶現場生產過程，客戶非常滿意。

慧都工業大數據分析平臺致力于打造國內第一個端到端的工業大數據分析平臺，為企業提供產品全生命周期數據管理和分析方案，為您提供從數據采集、數據準備、數據建模、可視化分析的端到端解決方案。

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