AI 与机器视觉在品质管理扮演什么角色？
人工智能 (AI) 技术的日益普及为制造业中的品质管控带来新革新。随着生产流程变得日益复杂，传统检测方法逐渐无法跟上需求。凭借其适应性以及提升检测精度和效率的能力，AI 已成为在生产和制造环境中维持高质量标准的不可或缺工具。
AI 视觉检测
由先进的机器学习算法如：深度学习神经网络驱动的 AI 瑕疵检测，提供了无与伦比的检测速度和检测率。传统检查方法依赖主观的人眼判断，或有固定规则的光学检测，而 AI 视觉检测系统则依赖可扩展的资料导向算法，能维持一致的检查结果，不只精准检查出细微瑕疵，面对随机不固定的瑕疵也能识别，并同时处理大量物件。
AI 算法在检测各类产品缺陷方面表现优异，从表面瑕疵到复杂异常和不规则性皆能侦测。通过对视觉数据的实时分析，AI 检测系统使用先进的图像处理技术来识别出传统方法可能忽略的缺陷。这样的高精度不仅提高了质量标准，还大大减少了不合格产品流入消费者手中的风险。
此外，AI 系统还能借由复杂的机器学习算法，以高精度分类缺陷。通过这些技术，制造商能够有效地对有缺陷的物品进行分类和整理，快速处理特定问题，同时降低质量管理流程中的误杀率和漏检率。
除了瑕疵检测和分类之外，人工智能驱动的光学字符识别（OCR）技术在制造和物流中也发挥着至关重要的作用。OCR 系统可以直接从产品或包装上准确读取关键信息，例如读取序号、有效期限和其他数据。此功能增强可追溯性并确保符合法规要求。
AI 技术还能通过有无检测（Presence/Absence Checking）识别产品中的特定特征或缺少的零件，确保符合严格的质量标准。这对于组装线中要求精确零件放置以确保产品功能性和安全性的场景尤为重要。
许多行业正使用 AI 视觉检测进行质量管控。例如，在电子制造业中，如三星等企业正利用 AI 驱动的视觉检测系统高精度检测印刷电路板（PCBs）的缺陷。这些系统分析大量标记的 PCB 图片数据，以识别可能被检查员肉眼忽略的缺陷。同样地，在制药业中，配备高分辨率摄像机的 AI 视觉系统被用来检测小瓶装药品在包装过程中产生的裂缝、缺盖或异物。
使用 AI 视觉进行药品泡壳包装检测
使用机器人进行 AI 视觉检测
将 AI 技术与机器人结合进一步提升检测能力，特别是对于精密物件和多维物体的检测。视觉引导机器人（VGR）将先进的 AI 算法与配备高分辨率摄像机和传感器的机器人系统进行整合，进一步对复杂物品和结构进行精确分析。
不同于传统的固定线路检测方法，VGR 能够动态调整检测路径，增加灵活性和效率，同时减轻操作负担。此技术对于处理大型物件或在受控环境中运行的行业相当实用。
例如，越来越多汽车制造商部署配备视觉系统的 AI 协作机器人（cobots）进行自动化的车身涂漆检测。这些 cobots 使用高解析度摄像机和机器学习算法，自动扫描车身并检测涂漆缺陷，如刮痕或不均匀的涂层等。
同样，在航空业中，配备高解析度摄像机和传感器（如超声波）的 AI 驱动机器人手臂，用于检测飞机零部件的缺陷或不当组装。这些机器人手臂能在狭小空间内操作，进行精确且高效的自动化检测，在精度和速度上超越传统的检测方法。
在机械手臂上加装 AI 视觉进行汽车引擎盖检测
AI 视觉检测与 AR 的结合
AI 人工智能与增强现实（AR）技术的融合代表着检测能力的一大进步，大幅超越单纯的瑕疵检测。通过将检测数据叠加在实体物件上，AR + AI 可以为操作人员提供可行的洞察分析，从而增强决策能力并改善工作场所的安全性。这种强大组合充分发挥 AI 和 AR 的优势，使质量控制工作流程更加全面且高效，彻底改变检测流程，并促使计数、组装验证、SOP 验证及安全检查等新应用成为可能。
由 AI 驱动的 AR 设备，如智能眼镜和 AR 头戴装置，为前线工作人员提供便捷的操作界面。然而，AI 视觉检测并不限于专门的 AR 硬件，也可以与日常智能设备（如智能手机、平板电脑、IP 摄像机和无人机）结合，进一步扩展检测系统的应用范围和功能。这些技术与各类智能设备的兼容性彰显其多样性，并具备在不同产业中广泛应用的潜力。
例如，在物流和仓储领域，AI驱动的物件识别通过智能设备实现精确的库存计数，进一步优化库存控制及管理流程。这种整合降低拣货时可能的错误，并为仓库员工提供可行的分析，能有效简化工作流程并提高整体效率。
在 PCB 组装过程中，这些系统将组装指示直接投影到技术人员的视野中，引导他们逐步完成复杂的程序。AI 算法分析技术人员的操作并提供即时反馈，确保符合标准作业程序 (SOP) 并减少错误。
AI 增强的 AR 检测在维护安全和合规性等方面也发挥至关重要的作用。在建筑领域，AI 系统能够识别潜在的危险并确保人员执行程序符合行业规范，有效降低事故风险，提升整体施工现场的安全性。对于基础设施的监控，配备 AI 的智能设备能够让技术人员进行实时的远程检测，并将实时影像数据传送给远程专家进行分析。AI 算法能自动标记潜在问题，便于立即调查和解决。这种设置不仅能减少停机时间，还能确保机器和关键基础设施的可靠性。
同样地，在离岸风电产业中，配备 AI 和 AR 能力的无人机对于监控和进度追踪至关重要。无人机提供带有 AR 叠加的全面空中视角，包括蓝图和安全指示。这种增强视角使技术团队能够快速做出明智决策，确保及时进行调整和质量控制。
使用 AR + AI 视觉进行计数
AI 视觉检测的未来
AI 在质量控制流程中的演进突显其对全球各产业的转型影响，为创新与效率带来新的契机。市场普遍需要精确且有效率的检测流程，而 AI 驱动的 AR 解决方案提供满足这些需求的必要工具。增强的 AI 能力、改善的人机互动以及更广泛的产业采用，将推动各行各业新应用的发展。
随着 AI 驱动 AR 的检测技术越发进步，其采用将扩展到各行各业，提供精准且高效的解决方案，满足检测需求。标准化以及与现有作业流程的整合将是推动这类技术普及的关键因素。随着这些系统日益成熟，各企业将更容易实施并从创新中受益。这种 AI 与 AR 在日常运营中的无缝整合，不仅能提升质量，还能增强各产业的整体生产力与效率。
本文原刊於2024年8月13日《Quality Magazine》