超威电源：工业AI质检平台

一、企业简介

山东超威电源有限公司是宁阳新能源产业链链主企业，江北地区最大的铅酸蓄电池生产制造公司。拥有省级企业技术中心、省级工业设计中心、省级工程实验室等平台，拥有各类技术人才100多人，其中中高级工程技术人员30多人，企业拥有各类成果70多项，获得各类科技奖项20余项。

二、项目名称

项目名称：超威电源工业AI质检平台

项目亮点：人工智能、机器视觉、缺陷检测、云边协同

三、项目介绍

超威电源工业AI质检平台基于华为自研MindSpore深度学习框架、ModelArts开发平台和Atlas边缘推理服务器，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，解决蓄电池铸焊工序中人工抽检带来的错检漏检、质量一致性不稳定、退货品缺陷难定位等现有手段无法解决的瓶颈难题。通过人工智能对23种缺陷进行毫秒级、多角度全量覆盖检测，实现不良品自动分拣、缺陷种类分类分级和质量缺陷追溯分析，提升产品质量稳定性，扩大市场占有率。

（一）工业级数据采集、标注

数据处理主要包括数据获取、数据分析、数据预处理和缺陷标注等步骤。深度学习算法的开发依赖大量有监督的数据，需要采集有缺陷的正样本和无缺陷的负样本图像不少于12000张，每种缺陷类别图像数量不少于500张，每张图像不低于2000万像素，缺陷标注总计约35000余处。

（二）算法分析

针对电池铸焊环节缺陷检测实时性和准确性要求较高的特点，算法以YOLOv4为基础，通过超参调整，数据增强、注意力机制等技术提升模型精度。在输入铸焊缺陷图像后，模型输出图像中存在的缺陷区域位置坐标、缺陷类别以及类别的置信度。同时采用合适难例挖掘的方式，扩展模型的识别边界和泛化能力，提高模型的推理性能。

（三）智能分检应用

智能分检应用对接人工智能算法模型和自动分拣机构，对产品缺陷进行NG和OK状态识别，将NG状态的不合格品通过分拣机构自动推送至维修线。设置连续缺陷预警提醒功能，及时发现因铸焊设备异常导致的批量缺陷生产事故。记录缺陷品分类分级数据，通过对高占比缺陷的分析，倒逼生产工艺优化升级。

（四）云边端部署

Atlas是基于华为Kunpeng 920处理器(x1)和Ascend 310处理器的智能边缘服务器，配置有4张Atlas 300卡，可实现单日PB级别的推理数据处理能力。通过将云端训练的质检模型部署到边缘服务器，实现毫秒级推理，匹配生产节拍。

四、应用成效

项目实施前，企业在电池铸焊质检环节每条产线需要4人进行抽检工作。工人依靠个人经验判断电池缺陷问题，执行标准不统一。工人长时间用眼出现视觉疲劳导致错检、漏检。质检过程没有数据留存，缺陷电池在退货返厂后仍难以分析问题原因，影响品牌形象，进而影响企业的销售情况。

项目实施后收益如下：

1、统一标准规范。通过AI质检自动剔除不良品，排除人为因素干扰，保证质检覆盖率100%。

2、提高质检效率。以前人工肉眼检测需要观察2～3秒，AI质检可实现毫秒级检测，大大提升检测效率。

3、建立不良品分类分级，沉淀质检数据，为生产工艺优化提供数据支撑。

4、节省人力成本。按照每条产线全检10人计算，预计可减少8人，节约人力成本约80万元。

5、提升市场占有率。通过质量提升，扩大企业品牌影响力，预计可提3%的市场占有率，销售额提升约800万元。