「机器人」落地工业制造，工小匠「持证上岗」

在工厂生产的智能化升级过程中，质检是被ai赋能的环节之一。

传统质检依赖人眼和多年经验来检测缺陷，效率低且容易出现漏检、误检等问题。随着劳动力成本上涨，懂质检的“老师傅”越来越少，年轻人普遍不愿从事质检工作

于是，搭载AI视觉算法的摄像头成为代替肉眼质检的核心，越来越多的工厂开始引入AI质检，来改造产线，提高生产效率。相较于人力质检，AI质检的优势在于，可24小时无间断检测，效率、质量都得到提升。

重写后的内容：目前普遍的做法是，工厂会对生产线进行改造，安装一套人工智能质检方案，通常由摄像头和系统组成，一旦部署完成就可以投入使用。然而，这种方案存在一些问题，首先是方案高度定制化，改造周期较长。其次，一旦部署，很难将该方案复用到其他生产线上，缺乏灵活性

对于企业来说，部署一套AI质检的直接成本和隐性成本十分高昂，尤其是对于广大的中小企业，这种高成本的方案并不适用。市场迫切需要能够做到高质量、高效率但部署成本较低的解决方案。

微亿智造推出了一种名为「工小匠|AI数字质检员」的数字工人，正好能够解决企业在质检转型方面的痛点

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微亿智造「工小匠|AI数字质检员」

「工小匠」三大优势：柔性、专业、高效

作为一名AI数字工人，「工小匠」的柔性得益于机器人智能控制。

人的手臂很灵活，可以完成许多动作。但机器人的手臂，要做到类人的自由度，技术难度非常高。

「工小匠」的原理是，通过算法规划及*建模，根据不同的成像条件，让机器人自动找寻目标物体的拍照点位和角度。目标任务建立之后，「工小匠」再通过精确控制机械臂每一轴的运动，结合自研的路径规划算法计算生成最优运动轨迹。

这种方法不仅可以增加机械臂的自由度，还能避免以往需要不断手动调试的困境，从而降低人力成本

「工小匠」不但能够知道“去哪儿”以及“怎么到达目的位置”，可以“自由活动”，而不必像传统方案一样固定在产线上。因此，「工小匠」可以说是适用于多场景，解决了企业的柔性质检痛点。并且，在规划路径的过程中，可以借助避障算法，跑的更快、更稳、更安全。

*环境中的运动轨迹在现实场景中的同步应用

专业是「工小匠」的另一核心竞争力，除了柔性

在质检领域，机械臂与人类一样，需要先看到物体才能执行相应的动作。机械臂固然能够完成许多任务，但视觉感知是其首要条件

传统的工业相机，为了能够捕捉缺陷，提高检测精度，需要光学工程师在项目现场反复调整光源，不但费时费力，还需要付出额外的调试成本。

「工小匠」基于微亿智造自研的在线光学调机系统，可以自动生成最佳拍照点位和角度、自适应最优光学参数，确保每点位的高清取图，不遗漏每一处细小缺陷。在人工修正算法调试结果的同时，算法也正在不断学习人的调试经验，快速进阶为“光学专家”，时间缩短至数小时，让柔性切线成为可能。

在现实场景中，光学方案在*环境中的同步应用

「工小匠」在正式上岗之前，会把机器人智能控制、光学点位与角度设计以及自动生成的轨迹路径均放在*环境中一一验证。通过虚拟和现实相结合的全数字孪生，在线确保最优工作性能后再下发到实际工作中；相关的回归测试也会通过云端*场景对突发事件进行复现和修复，远程且全面的解决各类现场问题。

柔性、专业之外，「工小匠」的效率也非常高。

根据了解，"工小匠"配备了高速飞拍成像技术，末端线速度可达1000mm/s，每个点位的CT拍摄仅需0.3秒

通过机器人智能控制和成像模组的配合，「工小匠」的手臂能够在高速运动的同时精确地进行目标点位的取像，且重复误差小于2个像素，具有高效和优质的特点

高速飞拍成像技术

「工小匠」两大特色：部署周期短，全周期管理

对于解决方案商而言，企业的柔性化生产需求倒逼方案商要将解决方案做的更加灵活便捷，除了产品能够适应不同的质检场景以外，部署周期也要缩短，让企业能够做到手机充电般“即插即用”。

传统人力质检需要很长的培育周期，而市场上很多AI质检方案依赖于大量的缺陷数据，并且经常需要停下产线进行改造，这种方案不但成本高，而且部署周期极长。

微亿智造基于自身的AI能力，已经完成了数千万级的缺陷数据累积，并形成了大量的预训练模型。在其自研的Tri-vision视觉算法以及独特的模型训练法加持下，算法模型大大降低了对样本量的需求，大幅压缩模型训练及上线时间。比如，单缺陷检测只需要20~50个样本，明显缺陷可做到0样本检出。「工小匠」已经可以做到一周时间培训，然后立即投入使用。

与传统质检方案相比，「工小匠」的样本需求量下降70%，整个项目的投产周期缩短接近90%。且在上岗之后，「工小匠」可依据产线的质量标准，迅速完成工作指标。

数字工人的身份之外，「工小匠」还有另外两个身份：质量管理员、质量分析员。

如今，在企业的日常生产管理中，质检的价值并不只局限于做好产品质量检测的最后一关，而在于整个质检的全周期管理，包括预防、检测、追溯、优化等前后端环节。这样才能从全流程的角度来缩减成本、提高效率。

「工小匠」通过微亿自研的DQI软件系统，不但能获得全面质量数据，还能进一步完成质量数据的建模分析，帮助企业实现质量风险预警、质量缺陷统计、质量问题定位及分析。

DQI软件系统—质量分析管理

企业一方面可以利用工小匠来提高质检效率和质量，另一方面也可以做好质量管理。而且，「工小匠」基于数据分析，可以针对产线生产的具体情况做流程管理，进行事后回溯，进行“预防”。换句话说，企业使用「工小匠」，能够实现对质检全流程的成本优化，提高企业生产效率。