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欧姆龙公司面向制造业研发AI技术,提高查找“残次品”精确度

夏芽·2019-11-17 08:23:00·经济
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摘要:欧姆龙(OMRON)集团是一家自动化控制及电子设备制造厂商,创始于1933年5月10日,总部位于日本京都,该公司现在研发AI技术准备应用于制造业。

OMRON公司于11月13日宣布,为了解决目前制造业存在的一些问题,开发了两种人工智能技术。即工厂生产线上进行外观检查自动化的图像识别技术“缺陷提取AI”和结合机器学习模型提高AI精度的自主技术“Decentralized X”(分散化X)。缺陷提取AI将运用在该公司的图像处理系统“FH系列”上,预计将在2020年春季投入市场。

欧姆龙公司面向制造业研发AI技术,提高查找“残次品”精确度

AI识别的优势

用AI技术代替熟练工人的“眼睛”

缺陷提取AI技术画像识别技术,主要是对工厂生产线上的机械部件等进行自动化外观检查。此前一直依赖于熟练工人亲自检查,但由于熟练工人人手不足和人工费高涨等原因,缺陷提取AI技术能够代替人工“眼睛”自动检查机械部件缺陷。

利用该公司之前积累的经验和技巧,自助研发AI技术。据说只要AI从手头的图像数据中自动识别出应该学习的图像约10张左右,就能精确地检测出部件缺陷。之前的技术由于噪音太多而难以判断瑕疵,现在从图像上下工夫极大地改善了这一现状。

欧姆龙公司面向制造业研发AI技术,提高查找“残次品”精确度

OMRON部长竹川肇

OMRON的部长竹川肇(商品事业总部传感器事业开发第二部)透露,缺陷提取AI的图像处理系统,在普通笔记本电脑上就能够运行操作。

竹川部长表示,由于熟练工人人手不足再加上人工费高涨,公司近30年来一直在推广通过图像处理技术对机械部件进行自动化检查,不过机器操作也是有限度的。由于对“良品”的判定标准各不相同,如果检查物品过多的话,其判断精度会有所下降。再加上,将AI系统和公司系统完美契合也需要很高的专业知识,这也是一大瓶颈,所以很多企业在引进图像处理系统上犹豫不决。

虽然人工智能技术是为了满足发展需要而研究出来的,但竹川部长表示:“人工智能也不是万能的。把AI技术应用到自动化技术(FA)的现场时往往期待过高,要求99%的高识别率。不仅不能漏掉残次品,还要对良品和残次品进行识别判定,这极大地影响了生产效率”。

企业在将人工智能应用到检验工序时,人工智能必须配合商品种类的增加进行再学习、再调整。另外,在FA现场还需要引进配备AI技术的高性能计算机,所以在成本方面也存在一定的障碍。

欧姆龙公司面向制造业研发AI技术,提高查找“残次品”精确度

为了突破“数据收集的壁垒”

另一个新技术是Decentralized X。这是一种通过整合机器学习模型来提高AI准确度的技术。制作高精度的机器学习模型需要收集大量的数据,但是中小企业很难做到这一点。通过将不同的机器学习模型进行整合,提高AI的性能来解决这一问题。

OMRON的米谷龙先生表示:“现在最重要的不是努力收集数据,现在应该把AI技术合理的应用到手头现有的数据上,以此为基础建立技术框架。”

欧姆龙公司面向制造业研发AI技术,提高查找“残次品”精确度

米谷先生对此做了以下说明:

“例如,有的模式只能识别出苹果产量很高的林和产量很高的橘子林。制作出能够识别不同场地水果的模式,那么就能够制作出对有的水果识别度低的模式。如果想解决这个问题,通常的想法是把苹果和橘子的数据都集中到一个服务器上进行分析,但是存在隐私和通信容量的问题。而Decentralized X技术就是将学习模型代替数据发送到服务器上并进行整合,这样可以创建一个既能识别苹果也能识别橘子的模式。”

共享机械学习模型与共享大数据相比,其通信成本低、数据隐秘性高。也就是说,即使在数据隐秘性高难以与其他公司共享数据的情况下,也可以通过共享、整合学习模型来提高AI的性能。

这个技术也可以应用于外观检查。为了研发出检测机械部件缺陷的AI技术,就需要缺陷品的数据,但是现有模型中其缺陷发生频率很少,再加上数据也少,所以就很难检测出有缺陷的机械品部件。

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