新质生产力引领AI智能质检的革新力量_

“新质生产力”以科技创新为驱动力，推动产业升级与生产力跃迁，引领产业发展新趋势，构筑竞争新优势，把握未来发展主动权。在新能源汽车蓬勃发展的浪潮中，它推动整个产业链实现技术革新与升级。我司的电驱动系统作为电动化核心产品，为纯电车型提供高效、紧凑的动力解决方案，助力汽车制造商完成电动化转型。

在新能源汽车的电驱系统中，其核心的齿轮部件不仅要承受电机的高扭矩输出，还要确保高效的动力传递和降低噪音。然而，在汽车制造的庞大产业链中，变速器齿轮的检测工序虽处于装配线的末端，却是保障产品质量的关键环节。为了完成齿轮磕碰的检测任务，我司需要安排多达25名操作人员全职负责评判，他们每天重复着繁琐而单调的目视检测工作，耗费大量的时间和精力。据统计，每年仅此一项的人工及质量成本约为300万人民币，极大影响了公司的效率和效益。

图1 新能源汽车变速器齿轮的加工与检测

为了解决这一问题，我司决定引入AI技术，打造一套技术先进、产品精湛、模式创新的视觉智能质检系统，构建起连接多个厂区、工业智能产品、产业链伙伴的协同网络，为柔性制造夯实基础。为此，我司特别成立了专门的研发小组，通过视觉技术研究和分析缺陷检测应用场景的需求，开展智能在线检测研究。在应对AI对大规模算力的需求所带来的难题时，我司还引入了惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站，依托其高性能的计算和图形处理以及全栈适配能力，显著提高AI应用效率和水平。

Step1

借助AI技术，全面解决智能质检技术难题

01.快速排除多项影响数据采集的不利因素干扰

在数据采集环节为了确保模型能够精准识别变速器齿轮的各类缺陷，需要使用高分辨率工业相机采集海量图像数据。然而，图像数据的质量参差不齐，可能受到光照条件、相机角度、零件表面反射等多种因素的干扰。

在使用惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站后，情况有了显著的不同。它搭载了新一代英特尔®至强®W系列处理器和专为高端设计工作而优化的NVIDIA® RTX™ A4000显卡，提供了强大的计算能力，能够快速对采集到的大量图像进行预处理，包括去噪、增强、标注等操作。在此过程中，会运用到如直方图均衡化或Retinex算法来增强图像对比度并消除光照不均，同时使用生成对抗网络（GAN）或自编码器（Autoencoder）去除光照影响，提取光照不变的特征。

图2 数据采集及图像处理流程

02.私有化部署模型，解决模型训练难题

惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站的强大算力还帮助我们解决了模型训练阶段的难题。为了使AI判定模型的准确率达到95%以上，我们不仅要精心设计模型架构，还要巧妙调整学习率等关键参数。

图3 基于惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站进行模型训练

在此过程中，涉及到卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）等经典深度学习模型的构建与优化。同时，为了提高模型对不同光照条件、零件表面复杂纹理等因素的鲁棒性，我们运用到数据增强技术，通过模拟各种实际可能的图像变化来扩充训练数据集。借助惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站强大的算力和对本地私有化数据的高效处理能力，我们无需将大量核心算法数据上传到云端进行处理，既节省了云端计算的成本和开支，也保证核心数据资产的安全性。

此外，在处理变速器齿轮表面复杂纹理与真实缺陷区分的难题时，我们需要运用纹理分析、多尺度特征融合和注意力机制等多种先进技术。惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站以其卓越的并行计算能力和高效的资源管理，为这些复杂算法的运行提供了理想的环境，帮助我们更快速地攻克技术难关，推动AI视觉算法和模型的不断完善和发展。