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用AI检测替代人工,TCL华星联手腾讯云发力智能化制造系统

对比传统的人力判别方式,AI识别速度可提升5-10倍,缩减50%人力。

图片来源:界面新闻

记者 | 徐诗琪

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从一块素玻璃到成型的液晶电视,走过上百道工序,才能最终抵达消费者的客厅。特别是面板生产中有一项缺陷检测任务,需要人工坐在电脑前判别,对一张张图片分类,而缺陷可能只在于某一微米的线路问题。

现在,有一项AI检测技术已能取代上述人工操作——TCL华星工厂自动缺陷分类(Auto Defect Classification,简称ADC)系统。该项目由腾讯云和格创东智合作。对比传统的人力判别方式,AI识别速度可提升5-10倍,缩减50%人力。华星光电工作人员介绍,这套系统已在3个厂区逐步替代了140多人,而这种替代还在继续。

TCL华星是TCL科技的子公司,主营显示面板的研发与生产,用于电视、智能手机等产品,是多个家电和手机品牌的面板供应商,如华为、小米、海信等。根据群智咨询的数据,2020年一季度,TCL华星的液晶电视面板出货量为1080万片,全球排名第二,仅次于京东方。

TCL华星在2017年就成立了智能制造中心,后将项目组的一部分孵化为格创东智公司,在行业内属于较早起步的。

ADC项目是TCL华星在工业互联网上发力的结果。界面新闻记者日前探访了其深圳工厂的一条产线,自动化、智能化是这里的关键词。在8.3万平方米的车间中,只有少量工人,巨大的机械手在自动装运产品。据负责人介绍,“工人在这里的主要工作是检修机器”。

TCL华星T6产线车间,图源:界面新闻

在复杂的面板生产过程中,ADC项目用于“LCD基板制造”生产环节中缺陷检测分类这一工序。此工序要求精密而准确,丝毫的差错都可能导致产品出现问题。

据TCL华星介绍,以往人工检测时,每个质检员每天要看约1万张图片,熟手能够做到1-3秒检查一张,但缺陷种类多达120种,人眼识别仍然存在偏差浮动大、效率低等问题。此外,人力成本也很高,一位质检员上岗前要经过3个月的培训,要成为快速判别的熟手又需要更长时间。

AI技术代替人眼识别不仅消除了人的不稳定性,更提升了检测效率和准确率。据了解,AI检测能够实现毫秒级别的快速分类,为0.2秒一张,且准确率达到90%以上。

格创东智CEO何军对界面新闻表示,从长远看,AI代替人工的确能够节省成本,但降成本并不是做智能制造的首要考虑因素,“人总会有误差,经验也是有高有低的,所以我们希望能把人所积累的经验,用算法模型固化下来,提高准确率。”

从另一个层面看,ADC项目也是在提升人的劳动价值。TCL华星高级副总裁陈盛中在采访中说,“我们希望这些比较规律的、单调的东西让AI,让自动化来做,把人解放出来做一些数据的分析、挖掘,我认为这才是我们背后比较大的一个支持动力。”

这一项目从2017年就开始计划实施,最初,机器判别的准确率是不如人眼识别的,只能达到70%。经过了长时间验证,于2018年落地时已有超过90%的准确率。“我们最开始做了一个POC(Proof of Concept)来进行小范围验证,确定它的产出真的可以达到我们员工的水准后才导入这个技术的。”TCL华星称。

目前,TCL华星工厂已经具有较高的智能化水平。如界面新闻记者在车间中所见,一条长370m,宽226m,面积相当于12个足球场的产线中,机器若日夜不停地运行,每月产量可达到15万片,而现场用到的工人不过几十位。

车间内的工人,图源:界面新闻

关于智能制造的未来发展,格创东智CEO何军认为,“(智能制造)采集到的数据更极致,更全面,比如机器状态的数据,气体、温度的数据,最终实现对数据的预测,用更高端的算法做到自适应。”这也是让数据发挥更大价值。

腾讯则在其中扮演数字化助手的角色。腾讯云智能制造总经理梁定安表示,腾讯云在产业互联网的底层,属于支撑平台,运用核心的算法、模型能力来帮助和配合企业,“我们的核心还是做云,不会喧宾夺主。”

当下,工业互联网还处在发展初期阶段,在试行新项目时,可能遇到AI不如人工的情况,且采购成本很高。在陈盛中看来,这是不可避免的,但“技术的积累不能只看短期,因为用工的薪资水平是在往上涨的,我们认为这方面的投资有相对的必要性。”

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