“有了新的檢測裝置，我們每天都在感受AI技術(shù)與煙支檢測‘相擁’的成效。”2月6日一早，山東中煙工業(yè)有限責(zé)任公司濟(jì)南卷煙廠卷包車間計(jì)量員崔向東一邊查看前一個(gè)班次的煙支檢測情況，一邊向記者介紹道。

他提到的檢測裝置，是配置在卷包車間生產(chǎn)線上用于檢測空頭、缺支等卷煙生產(chǎn)異常情況的智能化設(shè)備。2024年，它在原有的視覺檢測基礎(chǔ)上充分融入AI技術(shù)，升“智”加“芯”后實(shí)現(xiàn)了迭代升級(jí)。

“原來的視覺檢測，是有‘標(biāo)準(zhǔn)模式’的。”卷包車間網(wǎng)絡(luò)中控白班維修工張金鋼說，“簡單來說，就是通過定點(diǎn)畫框，將實(shí)時(shí)拍攝的煙支狀態(tài)圖片與預(yù)置的標(biāo)準(zhǔn)成像圖片進(jìn)行比對(duì)，如果圖像參數(shù)差異超過預(yù)設(shè)閾值，就會(huì)進(jìn)行剔除操作。”

由于視覺檢測模式采用的是“非好即壞、非0即1”的判斷邏輯，有時(shí)會(huì)因“一刀切”等原因?qū)е洛e(cuò)檢和漏檢，對(duì)煙支組兩側(cè)偏移、煙絲側(cè)排列不齊、濾嘴端排列不齊等情況的識(shí)別準(zhǔn)確率偏低。

“錯(cuò)檢、漏檢次數(shù)過多，制約的不僅是檢測效率，還會(huì)對(duì)擋車工的生產(chǎn)效率造成一定影響。”崔向東說，“大家都希望檢測裝置更加智能、精準(zhǔn)，更好地為卷煙生產(chǎn)保駕護(hù)航。”

哪里有需求，哪里就有響應(yīng)。

在廣泛收集一線意見建議的基礎(chǔ)上，瞄準(zhǔn)原有檢測模式痛點(diǎn)，濟(jì)南卷煙廠與上海煙草機(jī)械有限責(zé)任公司開展深度協(xié)作，通過多輪交流論證，決定將AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)作為解決方案，為原有檢測裝置添智賦能。

他們建立AI深度學(xué)習(xí)模型，先后提取了4000多萬張圖片對(duì)AI進(jìn)行測試和訓(xùn)練，讓其逐步具備“慧”檢測的能力；選取相同機(jī)型和班次，讓原有的視覺檢測模式與AI深度學(xué)習(xí)檢測模式“同場競技”，比拼檢測效果。

計(jì)量員崔向東正在核對(duì)煙支空頭檢測裝置檢測的準(zhǔn)確性。梁玉潔攝

在這個(gè)過程中，視覺檢測和AI深度學(xué)習(xí)檢測兩位“參賽選手”共檢測煙支生產(chǎn)現(xiàn)場成像圖片203999張。最終，前者的錯(cuò)檢率為0.7‰、漏檢率為38.3%；后者兩項(xiàng)數(shù)據(jù)分別為0.05?和0.45%。

“AI的加入，讓檢測裝置學(xué)會(huì)了‘思考’。”在張金鋼看來，這一結(jié)果并非偶然，“它不再依賴于預(yù)設(shè)的‘標(biāo)準(zhǔn)模式’，而是通過深度學(xué)習(xí)不斷實(shí)現(xiàn)自我優(yōu)化迭代，根據(jù)煙支實(shí)際狀態(tài)靈活調(diào)整判斷標(biāo)準(zhǔn)。”

反復(fù)試驗(yàn)確定可行性并經(jīng)過多次穩(wěn)定性驗(yàn)證后，以AI技術(shù)為檢測裝置加入智慧“芯”的想法成為現(xiàn)實(shí)——5組搭載AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)的煙支空頭缺支檢測裝置在卷包車間陸續(xù)上線運(yùn)行。

盒裝多支檢測準(zhǔn)確率提高21.75%、缺支檢測準(zhǔn)確率提高18.39%……自檢測裝置升“智”加“芯”以來，濟(jì)南卷煙廠卷包車間煙支檢測準(zhǔn)確率顯著提升，錯(cuò)檢、漏檢率持續(xù)下降，進(jìn)一步推動(dòng)了車間生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量的雙重提升。

“全新的檢測模式解決了原來‘四個(gè)角上的煙支因鏡頭采集圖像發(fā)生形變導(dǎo)致的檢測準(zhǔn)確性低’和‘因煙支排列不齊導(dǎo)致誤檢’等問題，讓檢測更加準(zhǔn)確。”崔向東向記者說起了“用戶體驗(yàn)”。

據(jù)他介紹，搭載AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)的新裝置，需要在后臺(tái)不斷進(jìn)行“投喂”，使其適應(yīng)性、泛用性持續(xù)增強(qiáng)，在有效解決“一刀切”等問題的基礎(chǔ)上，更好地應(yīng)對(duì)光源變化、原輔料改變、批次牌號(hào)調(diào)整等生產(chǎn)現(xiàn)場的不同狀況。

為檢測設(shè)備升“智”加“芯”，是濟(jì)南卷煙廠持續(xù)夯實(shí)智能制造基座的一個(gè)縮影。

他們從過程管控著眼尋找掣肘生產(chǎn)上水平的整體性問題，從使用體驗(yàn)著眼不放過影響生產(chǎn)效率的“沙子”，持續(xù)加強(qiáng)與國內(nèi)煙機(jī)制造企業(yè)的合作，通過“因需點(diǎn)單+集中訂餐”協(xié)作模式，逐步探索國產(chǎn)煙機(jī)設(shè)備升級(jí)的全新“打開方式”。

包裝機(jī)自動(dòng)上料機(jī)器人。楊坤攝

建設(shè)生產(chǎn)態(tài)勢可視化智能生產(chǎn)指揮中心，研發(fā)質(zhì)量檢測智能點(diǎn)檢系統(tǒng)，開發(fā)產(chǎn)線級(jí)輔助維保決策系統(tǒng)和設(shè)備總成全生命周期管理系統(tǒng)，開展小盒商標(biāo)紙自動(dòng)上料機(jī)器人研制……他們集成一個(gè)個(gè)創(chuàng)新“點(diǎn)”構(gòu)建數(shù)字化產(chǎn)“線”，進(jìn)而不斷擴(kuò)大智能生產(chǎn)覆蓋“面”，數(shù)智發(fā)展之路越走越寬。

“不僅是AI要深度學(xué)習(xí)，我們的操作人員也要進(jìn)行AI檢測的相應(yīng)學(xué)習(xí)。企業(yè)鼓勵(lì)年輕員工積極擁抱智能制造，用數(shù)字化思維讀懂智能化設(shè)備，以便更好地摸清設(shè)備‘脾氣秉性’，將自己鍛煉成為支撐企業(yè)未來發(fā)展的數(shù)字工匠。”張金鋼看著正在運(yùn)行的智能設(shè)備，神情中滿是自豪。

數(shù)據(jù)在智能大屏上持續(xù)跳動(dòng)，一支支卷煙從生產(chǎn)線上魚貫而出。采訪結(jié)束后，在充滿智能應(yīng)用場景的車間里，張金鋼和同事們又一頭扎進(jìn)了生產(chǎn)現(xiàn)場……