上海某科技公司和英特尔合作，将瑕疵检测的准确率提高到了 99.9% 以上，并帮助每条生产线减少了约 4.9 万美元的人工成本。

　　1、轮胎企业迎来“智能缺陷检测系统”

　　工业质检在现代制造业非常重要，产品表面微小的划痕和凹坑等瑕疵就可能会酿成重大的事故，比如航空轮胎等表面缺陷会直接影响使用效果甚至会给乘客带来不可挽回的损失。人工智能技术的发展已经开始赋能工业质检，效率和准确度都有了全面的提升。

　　以轮胎企业为例，在轮胎的生产过程中，轮胎表面的字符、色点标识会存在各式各样的缺陷问题，比如位置偏移、标识不清、错误等。再加上轮胎上的字符跟背景色相近、轮胎大小不一、不同生产商要求不同。传统的人工检查方法在缺陷判别上存在个体与个体间的差异，并且有检查员视力疲劳等因素，很多产品的微小瑕疵并不能高效地被识别。

　　基于Intel分布式OpenVINO工具包定制开发了针对轮胎行业的智能缺陷检测系统，可以及时发现不合格的产品，在轮胎瑕疵成为更大的问题之前就从根本上将其解决。

　　通过在轮胎外框、内框打很多点，自动采集产线和各个点的信号，就可以进行轮胎的定位，显示轮胎轮廓的检测，以及凹陷划痕等信息的识别，判断出这个轮胎是否合格，以更高效率帮助企业生产出零缺陷的轮胎。

　　2、微小瑕疵中隐藏的巨大机会

　　有些人会疑惑轮胎需要这么精细的质量检测吗？

　　中国目前拥有大约 600 个轮胎制造商，每年生产约 8 亿个轮胎，占全球轮胎总产量的三分之一。在这种规模上要保证产品质量的一致是个巨大挑战。大多数公司主要依靠人工检查，但这种方法耗时而且不可靠。培训检查员大约要花费 3 个月，而检查工作最多占用他们 80% 的时间。即使经过充分的培训，检查员们也会做出主观判断，通常只能保持 90% 到 95% 的准确率。人工检测精准性低会增加昂贵的返工成本，也会限制产量的扩大、甚至可能会造成召回问题，影响公司声誉。

　　一家大型轮胎制造商决定另辟蹊径，使用AI视觉计算技术在轮胎检测环节寻求更好的解决方案，结果是惊人的。这家企业每天可以实时检查 20,000 多个轮胎，在以前是由人工进行目视检查，轮胎需要很多步的检查，检测的工作量巨大。如今，检查一个产品的时间是毫秒级，所造成轮胎瑕疵的问题在生产的过程中就可以尽早解决，而不是等到轮胎下线之后，经过测试其准确率提高到了99.9% 以上。

　　3、高新科技为产品加上“AI保险”

　　该企业利用其在 AI 领域的专业知识，带来了高度精确、高度稳定的智能缺陷检测系统，通过计算机视觉解决了轮胎制造商面临的不断出现的产品瑕疵挑战。不同类型的瑕疵需要不同的成像系统才能获得最佳图像。

　　该成像系统包括：

　　相机

　　镜头

　　光源

　　机械结构（检测不同类型的瑕疵需要不同的成像系统）

　　该解决方案的边缘设备包括：

　　用于图像分析、显示和数据存储的工业计算机和显示器

　　该企业用于瑕疵检测的 Deep Inspect 设备

　　英特尔® 分布式OpenVINO™ 工具包

　　在深度学习、计算机视觉和图像处理上拥有最先进的技术，可以实时分析视频并从中提取关键信息和深刻洞察，为企业产品加上“AI保险”，从而避免产品出现瑕疵。

　　4、将微小瑕疵转化为巨大效益

　　该企业的核心团队起源于英特尔实验室。为了获得最佳检测结果，与英特尔合作，后者不仅带来了关键技术，还带来了AI、计算机视觉和深度学习方面的宝贵经验。 英特尔® 分布式OpenVINO™ 工具包提供了针对英特尔® 处理器进行了优化的计算机视觉和深度学习推理工具，可以显著地提高性能。该企业得以让其检测模型算法在一台常规工业计算机上稳定运行，更高效地帮助轮胎制造商洞悉每一个微小的缺陷。

　　该解决方案运行速度很快，可以与原始生产线的速度相匹配，因此得到了轮胎制造商的高度赞赏。现在平均每次检查不到 1 秒钟，与以前的方法相比，检测时间有了明显改善。更快的速度和更高的准确率也提高了企业的净利润，并使每条生产线的人工成本降低了大约 4.2万 美元。基于这一早期成功，该企业融合英特尔® 分布式OpenVINO解决方案已被部署在其他生产线上，并计划用于其他相关的轮胎检查。

　　5、英特尔助力制造业识微见远

　　借助该科技技术、英特尔® 酷睿™ 处理器和英特尔® 分布式OpenVINO™ 工具包，该企业的制造业客户可以快速识别其人工检查以前看不到的问题，同时还消除了让检查员视力疲劳的检查任务。由于机器检查是客观的并且没有视疲劳困扰，因此它可以以更快的速度和更高的效率连续运行。