無紡布的瑕疵檢測一直是行業(yè)的難題。鄭州大學(xué)人工智能工程應(yīng)用實驗室基于百度飛槳深度學(xué)習(xí)平臺,在無紡布的質(zhì)檢應(yīng)用方面帶來了新突破。
經(jīng)過近一年的研發(fā),實驗室聯(lián)合科技初創(chuàng)公司——江蘇合微智能科技有限公司(以下簡稱“合微智能”)利用飛槳平臺開發(fā)了一套可定制化、更低成本的無紡布瑕疵檢測智能分類系統(tǒng),進一步優(yōu)化了原本昂貴的檢測設(shè)備加載程式化傳統(tǒng)算法方式,并迭代更新,讓人工智能技術(shù)從實驗室走進產(chǎn)業(yè)一線。
鄭州大學(xué)人工智能工程應(yīng)用實驗室主任馬競表示:“實驗室成立后,我們一直在給學(xué)生尋找貼近企業(yè)需求的實踐機會。通過這次產(chǎn)研協(xié)作,學(xué)生們充分發(fā)揮了AI專業(yè)課程的學(xué)習(xí)積累,在實踐中深刻體會到了理論知識與技術(shù)落地之間的差異。技術(shù)成果能夠在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中發(fā)揮效用,這極大地鼓舞了教師和學(xué)生?!?/span>
校企合作共建,培養(yǎng)復(fù)合型AI人才
在2021年的WAVE SUMMIT深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會上,鄭州大學(xué)與百度飛槳現(xiàn)場簽約共建鄭州大學(xué)人工智能工程應(yīng)用實驗室。這是百度飛槳與高校簽約共建的首批三家創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實驗室之一。有別于百度與高校計算機學(xué)院合作的常規(guī)路徑,該實驗室是在鄭州大學(xué)力學(xué)與安全工程學(xué)院人工智能實驗室的工作基礎(chǔ)上,合作共建的人工智能工程應(yīng)用教學(xué)實訓(xùn)平臺,旨在賦能“人工智能+X”新工科人才培養(yǎng)。
“我們不生產(chǎn)人工智能算法,我們是人工智能算法的搬運工?!?/span>馬競認為,讓有力學(xué)基礎(chǔ)的人學(xué)習(xí)和應(yīng)用人工智能,是一條將人工智能技術(shù)用于解決工程領(lǐng)域難題的捷徑。力學(xué)是工程科學(xué)的基礎(chǔ),它的觸角可以深入到很多工程領(lǐng)域。而讓人工智能在更多產(chǎn)業(yè)場景中落地應(yīng)用、惠及生產(chǎn)一線,也正是百度飛槳的建設(shè)發(fā)展思路。
此前,鄭州大學(xué)力學(xué)院人工智能實驗室采用導(dǎo)師制,由教師帶領(lǐng)學(xué)生做科創(chuàng)。但當(dāng)時,教師和學(xué)生都還沒有系統(tǒng)地學(xué)習(xí)和掌握人工智能技術(shù)。直到與飛槳合作后,實驗室升級,力學(xué)院教師衛(wèi)洪濤參加了百度飛槳組織的全國高校深度學(xué)習(xí)師資培訓(xùn),開始系統(tǒng)掌握人工智能專業(yè)知識并進行實操練習(xí),再指導(dǎo)學(xué)生們針對企業(yè)智能化的真實需求去做研發(fā)。
深入產(chǎn)業(yè)一線,無紡布瑕疵分類檢測升級
衛(wèi)洪濤介紹,參加無紡布智能質(zhì)檢系統(tǒng)研發(fā)的項目成員有7人,學(xué)生們都深入到了產(chǎn)線現(xiàn)場調(diào)研、開發(fā)、測試,在實戰(zhàn)中鍛煉解決問題的能力。
無紡布是一種非織造布,直接通過物理方式粘合纖維制成,廣泛應(yīng)用于一次性衛(wèi)生用品、服裝、建材、化工、印刷等領(lǐng)域。無紡布生產(chǎn)企業(yè)對無紡布的瑕疵進行檢測,一方面是保證出廠產(chǎn)品的良品率,另一方面也可以根據(jù)檢測結(jié)果調(diào)整車間設(shè)備、生產(chǎn)材料、生產(chǎn)環(huán)境等,實現(xiàn)生產(chǎn)工作的提質(zhì)增效。目前,市場上主要采用傳統(tǒng)算法對無紡布瑕疵進行檢測,難以滿足瑕疵分類等定制化需求,研發(fā)成本還很高。
對于實現(xiàn)無紡布瑕疵智能分類的思路,鄭州大學(xué)人工智能工程應(yīng)用實驗室團隊第一時間想到了使用飛槳技術(shù):把飛槳圖像分類算法集成到瑕疵檢測軟件中,就可以順利實現(xiàn)瑕疵的自定義自動分類。參與該系統(tǒng)研發(fā)的學(xué)生王國徽回憶道,“飛槳PaddleClas套件提供了很多預(yù)訓(xùn)練的分類模型,可以實現(xiàn)對布匹上的微小瑕疵的自動分類,高效又方便。在飛槳技術(shù)的支持下,模型訓(xùn)練階段十分順利”。
但是,在把系統(tǒng)部署到實際場景的過程中,團隊遇到了困難。衛(wèi)洪濤提到,真正部署測試的時候發(fā)現(xiàn),光線和布匹顏色的變化都會影響到瑕疵檢測的精度和準(zhǔn)確度。為了解決高精度模型有效配置到實際產(chǎn)線環(huán)境中的“大麻煩”,實驗室和百度飛槳還成立了專項小組,探討交流多次后終于解決了問題。
現(xiàn)在,基于飛槳搭建的這套系統(tǒng)已經(jīng)初步成型,能夠?qū)?/span>無紡布生產(chǎn)線上1平方毫米內(nèi)的瑕疵進行智能識別分類,實現(xiàn)了工業(yè)檢測領(lǐng)域的創(chuàng)新。合微智能總經(jīng)理韓曉倫表示,目前江蘇三羊無紡布生產(chǎn)線的質(zhì)檢分類模塊已采用基于飛槳打造的AI算法。相比此前系統(tǒng)的分類模塊,該系統(tǒng)開發(fā)成本更低、分類效果更好,滿足了企業(yè)定制化需求。
談及此次和鄭州大學(xué)人工智能工程應(yīng)用實驗室的合作,韓曉倫表示,鄭州大學(xué)師生將前沿的技術(shù)帶到了產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中,而且還有百度飛槳工程師的支持,三方合力一起攻克了很多實際產(chǎn)線應(yīng)用中的技術(shù)難關(guān)。未來,合微智能將與實驗室繼續(xù)打磨系統(tǒng)方案,進一步研發(fā)基于人工智能算法的質(zhì)檢一體機。
持續(xù)投入資源,加速產(chǎn)學(xué)研用正向循環(huán)
與鄭州大學(xué)力學(xué)院共建實驗室培養(yǎng)復(fù)合型AI人才,是百度飛槳AI人才培養(yǎng)計劃的一角。
在人工智能進入工業(yè)大生產(chǎn)階段的當(dāng)下,行業(yè)對于既懂產(chǎn)業(yè)痛點難點又懂AI技術(shù)應(yīng)用的人才需求量激增。百度將自主研發(fā)的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺飛槳開源開放,為高校學(xué)習(xí)前沿技術(shù)、產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)智能化升級提供了基礎(chǔ)技術(shù)支撐。
同時,百度飛槳非常重視AI人才的培養(yǎng),在支撐文心大規(guī)模產(chǎn)業(yè)應(yīng)用、人才培養(yǎng)與科研方面持續(xù)大力投入。飛槳“大航海”計劃在3年內(nèi)投入15億資金和資源,從推動高校AI人才培養(yǎng)、核心開發(fā)者共研以及產(chǎn)業(yè)智能化升級三方面搭建飛槳生態(tài),促進產(chǎn)學(xué)研用的正向循環(huán)。
截至2022年5月,百度依托飛槳已經(jīng)培養(yǎng)了超過200萬的AI人才。在高校AI人才培養(yǎng)方面,飛槳推出了《AI人才產(chǎn)教融合培養(yǎng)方案》,從教學(xué)資源、工具與平臺、服務(wù)三個層面,圍繞學(xué)習(xí)、實踐、認證、比賽、就業(yè)等環(huán)節(jié),為高校提供豐富多樣的資源支持,用飛槳覆蓋工業(yè)、農(nóng)業(yè)、能源、金融、交通等11大領(lǐng)域的案例庫多場景助力高校教學(xué)落地,推進AI產(chǎn)學(xué)研實踐的深入開展。
未來,百度將依托飛槳繼續(xù)推進人工智能技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)賦能,積極聯(lián)結(jié)產(chǎn)、學(xué)、研各界,構(gòu)建產(chǎn)業(yè)智能化浪潮下復(fù)合型AI人才的培養(yǎng)生態(tài),讓學(xué)生帶著對產(chǎn)業(yè)實際需求的理解更好地學(xué)習(xí)、應(yīng)用AI知識,為產(chǎn)業(yè)智能化升級提供強有力的支撐。
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