人工智能越来越热。但很多时候，大家都在关注人工智能和互联网的结合，却对传统工业制造领域的人工智能应用知之较少。事实上，人工智能在传统制造业上也能一显身手。
日前，记者在采访中得知，中科院自动化所精密感知与控制研究中心和中科慧远视觉技术有限公司（下称“中科慧远”），共同研发了电子光学玻璃印刷全自动AOI智能检测设备，成功解决了困扰该行业印刷品质在线检测30多年的老大难问题。
电子光学玻璃印刷的老大难
所谓AOI，即自动光学检测，是一种用光学原理来对焊接生产中遇到的常见缺陷进行检测的设备。其工作原理为，机器通过摄像头自动扫描印刷电路板等产品，采集图像，测试的焊点与数据库中的合格参数进行比较，经过图像处理，检查出产品的缺陷，并通过显示器或自动标志把缺陷标示出来。
在很多领域，目前已经有了专门的AOI检测技术和设备。但在电子光学玻璃印刷领域，AOI检测技术迟迟无法突破，不得不继续采用大量人工进行印刷效果的确认与检测，这让电子光学玻璃印刷工序始终没法正式踏入全自动化生产行列。
中科院自动化所相关人员介绍说，人工检测不但跟不上设备的生产节拍，还需要大量的场地和人员对每一道印刷油墨的效果进行全检，印刷检查岗位员工长期处于高强度的工作条件，不但浪费了印刷工序生产效率，而且人工检测所造成的品质归类不准确、品质质量回馈不及时等问题，更是时常发生。
“因此，如何攻克AOI检测技术的效率与准确率，让实现印刷品质在线控制，降低电子光学玻璃的印刷成本，一直是该行业较为急切的需求。”中科院自动化所研究员张正涛告诉记者。
从军工领域转化的技术
中科慧远是由中科院自动化所孕育的一家年轻的创业公司，但在面对这一世界性难题时，他们没有畏惧。
说到电子光学玻璃，大众可能比较陌生。但人们几乎每天都在使用和它相关的产品。简单来说，现在几乎所有的电子产品，包括智能手机、平板电脑等，其表面都会覆盖一层特殊的玻璃盖板。这就是电子光学玻璃的产品。
那么，中科院自动化所的科研人员，是如何想到要解决该行业的AOI检测难题的呢？答案其实是市场驱动。
据张正涛介绍，中科院自动化所在该领域有一定的技术积累，此前曾经研发过重大军工领域的大口径光学玻璃表面AOI检测技术。
有积累，并不代表在其他领域就能全盘照搬。张正涛团队进行了深入的技术研究。他们在对生产线进行工业4.0技术改造与升级时，对电子光学玻璃印刷AOI检测技术进行了大量的品质数据统计与分析，并建立了机器视觉的识别信息库。
利用中科院自动化所强大的人工智能机器学习算法，科研人员把较难管控的头色印刷工序与镜面银印刷工序的品质全检漏检率严格控制在1%以下，过检率控制在2%以下，这远低于行业人工全检下普遍高于5%的误判率。
全面助力中国制造
据介绍，通过连续两年不间断的对比取样和一年的在线运行，并与同期人工全检的运行数据统计对比后，结果显示，中科慧远研发的检测设备的性能和效率都可以满足厂家全自动高速印刷生产线的印刷品质AOI在线检测需求。这标志着困扰电子光学玻璃印刷行业长达30多年的印刷品质在线检测难题被解决了。
张正涛认为，印刷品质在线AOI检测设备的研发成功，解决了行业自动化升级后人工检测跟不上设备节拍的难题；对于因为造成印刷品质不良的工艺环节归类不准确而影响生产的情况，可实施纠正与预防措施；此外，由于品质异常回馈不及时带来的品质事故扩大、生产被延误等问题，也能得到有效的抑制。
厂家的统计数据显示，即使是不考虑产能提升因素影响，与同车间里人工全检生产线对比，装配有中科慧远AOI在线检测系统的生产线仅人工与物料成本这两项，每年节省下来的成本就超过65万元以上。
对于中国的玻璃盖板制造企业来说，这项突破意义重大。目前，全球九成以上的玻璃盖板都是由中国企业生产制造。如果都采用这项技术，对中国企业的竞争力提升不言而喻。以手机产业为例，目前新一代智能手机都在使用前后双层光学玻璃盖板封面，如果使用该技术，对其良品率的提高意义重大。
“利用我们的AOI在线检测系统，能够有效保障玻璃盖板生产厂商的生产品质，可显著增加其综合竞争力。品质的提升，意味着企业可承接更高品质要求客户的订单，往产业链更高端的市场靠拢。”张正涛表示。
