良品率，就是企业的生命线。
良品率受到多种因素的影响，包括原材料质量、生产设备状态、工艺技术水平、员工技能水平、管理水平等。因此，要提高良品率，企业需要从多个方面入手，例如优化生产工艺、精益生产流程、采购更先进的生产设备、提高操作人员的专业素质和能力等。
不过，无论再怎么优化和提升，产品品质可能都会存在或多或少的缺陷和瑕疵。
而质检是把好产品质量控制的最后一道重要防线。传统的质检，需要人工操作，效率低下，且结果更容易受到人为因素影响，如疲劳、注意力不足等，导致误判率较高。
因此，工业质检需要一个永不疲倦、识别能力卓越的“智能质检员”，它能够将潜在的不确定性转化为可预测、可控制的相对确定性。
例如有企业将工业AI质检技术整合到动力电池的多个关键生产工序中，通过运用AI分析综合判定产品的质检结果。采用“融合增强+视觉学习+特性适配”三位一体的综合解决方案，使用2D缺陷检测、3D缺陷检测、边缘分割、匹配算法，对齐算法，深度判断，校正算法等重要AI算法，并推动在工业场景使用“2D+3D”多模态融合技术解决动力电池若干工序中的外观质检难题，在生产制造环节取得了提质、降本、增效的成果，实现算法对人工检测的辅助和替代。
在锂电池的生产工序中，前段工序及中段卷绕，支持高速在线生产，每道工序生产完后，人眼无法检测，必须自动化设备智能质检；中段、后段工序及包装段工序早期采用人工肉眼检测，面临人员招聘和培训流程长、人工检测不稳定性等问题。应用AI质检技术后，显著增强效率。
工业AI质检可以应用在很多场景，例如
0****1
外观检测
来源网络
02
缺陷分类
图片来源：阿丘科技官网
03
分选定级
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04
有无判别
图片来源：阿丘科技官网
机器视觉是AI工业质检行业的基石。
它利用图像传感器、光学器件和算法库，实现对工业生产过程中的视觉信息进行获取、处理和分析，为AI工业质检提供基础数据支持。
用机器替代人力，使机器具有像人一样的视觉功能，完成识别、检测、定位等工作，成为越来越多工业制造企业的选择。
工业AI视觉检测作为制造业中新兴的领域，在高速发展的同时也一直面临着一系列难点与挑战。
难点和挑战
在面对庞大的生产规模时，企业需要监控和管理数量众多的工艺控制点，这引发了一系列复杂的问题：
1.单个产品的检测参数量多，总体检测的数量大，在一些情况下，对产品的精度和品质要求极为严格。
2.自动化的流水线对产线速度的加快，导致过检和漏检。
3.产品缺陷的种类复杂多变，其中不乏一些极其细微、难以区分的类型，区分度低。
这些因素共同构成了质量管控的主要难点，亟需通过技术创新和改进来解决，同时也给工业AI视觉检测带了极大挑战：
**1.极致的性能需求：**在工业应用中，质量对于企业至关重要，这就要求工业AI视觉检测要满足极为严苛的性能指标,要求极高的准确度，能够适应复杂多变的生产环境
**2.基础数据薄弱：**工业数据有限且私有化，导致数据基础显得薄弱且高度碎片化。缺乏数据、数据质量低下或数据量不足等问题，都极大地制约了AI模型的训练和优化效果。
从质检向“智检”
从工业智能化的发展历程可以看出，在大模型出现之前，人工智能技术在工业领域已有较多应用。
- 在前期阶段，工业人工智能的应用主要是以专用的小模型为主。
主要表现为以下三个主要特征：
**1.****小样本：**在工业生产环境中，可用的标注图像样本采集、标注耗时耗力,往往数量非常有限。
**2.高精度：**工业质检的标准要求AI检测系统以很高的准确度检测、识别和分类图像中的目标对象,如缺陷检测、尺寸测量、物体识别和分类等任务。它对生产效率、产品质量和企业信誉都有直接影响。
**3.低算力：**小模型在执行图像处理和分析任务时可用的计算资源相对较少，能够在有限的硬件条件下，能够稳定运行。
- 随着**生成式 AI（大模型）**发展，开启了工业智能化的新阶段。
而三大关键技术对工业质检起到了重要作用
1.智能良品学习：非监督分割和非监督分类。为有效应对产线中出现的未知新缺陷，利用良品图像，就能够对所有已知和未知的缺陷进行像素级别的检测和整图分类。
2.生成式AI：智能缺陷数据生成。搜集缺陷样本数据时间长，产品换型，整个搜集过程又必须重新开始，长尾缺陷更是给样本收集带来挑战。
而利用生成式AI大模型基于预训练模型，结合具体场景的缺陷特征描述，通过Stable Diffusion框架，生成真实缺陷的仿真图像，为小模型提供丰富的训练样本。
此外，大模型可以通过 Agent等方式调用小模型，以实现灵活性与效率的结合。
**3.**工业视觉大模型：专门针对工业应用领域而设计的算法模型，具备领域泛化能力，能够适应多变的工业环境,特别是单场景的规模复制和多场景模型的泛化迁移。
小模型****的核心特点是学习输入与输出之间的关系。
小模型能够从海量的工业产品图片数据中，学习到产品的外观特征、质量标准和缺陷模式等关键信息。
而大模型通过构建庞大的参数体系来深入理解现实世界的复杂关系。
大模型并不简单地区分自变量与因变量，相反，它致力于在庞大的知识数据库中提炼出更多的特征变量。特征变量不仅数量庞大，而且涵盖了多个维度和层面。
结合两者不同的技术特点和应用能力，目前在工业领域形成了不同的分布态势
生成式 AI（大模型）和判别式 AI（小模型）在工业主要领域分布情况
小模型能够基于有限数据支撑精准的判别和决策，能够针对具体场景进行精细化的调整和优化，更适合工业生产制造领域。
大模型当前的能力更适配于研发设计和经营管理，在生产制造环节的能力和性能还需进一步提升。
尽管以生成式 AI 为代表的大模型被视为当前 AI 的热点，但在工业领域的实际应用中，大模型尚不能完全取代以判别式 AI 为代表的小模型。
一方面，小模型在工业领域具有深厚的应用基础和经验积累，其算法和模型结构相对简单，易于理解和实现，其稳定性和可靠性得到了验证。
2022年前五大主要厂商的市场份额达到44.7%，主要集中在百度智能云、创新奇智、腾讯云、微亿智造和阿丘科技等厂商，占比分别为10.6%、10.4%、10.2%、7.3%、6.2%。
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