AI技术如何重塑精密零部件制造模式_

在新能源与智能网联汽车快速发展的背景下，企业是如何精准把握“新质生产力”的核心要素，将AI技术与产品品质提升相结合的？

刘勤

工程师

新质生产力作为代表新技术、创造新价值、适应新产业和重塑新动能的先进生产力，其核心在于创新，关键在于质优。我们公司致力于以“新”聚能，实现向“质”的蝶变，逐步打造出企业高质量发展的新引擎，并致力于成为创新智造型的领军企业，为此我们引入惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站，依托其高性能的计算能力创造新价值。

汽车传动系统中的齿轮精度要求极高，尤其在变速箱、发动机等关键部件中，任何微小的缺陷都会导致车辆运行异常甚至安全事故。在这个过程中，我们借助惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站强大的数据处理能力和AI的自学习机制，来优化生产流程，提高生产效率，降低运营成本，打造出新的生产模式。通过自动化的齿轮缺陷检测系统，我们可以在装配前确保每个齿轮的质量，以提高产品可靠性并降低维修成本。

图1 汽车传动系统中的齿轮零部件

您认为惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站是如何利用AI技术，确保检测流程的稳定性和高效性？

刘勤

工程师

我认为要保障AI技术在齿轮外观自动化检测中的稳定性，首先需要选择合适的摄像机和镜头并有强大稳定的算力进行支撑，以确保能够清晰、准确地捕捉到齿轮的图像。然后，通过对图像进行预处理，如去噪、增强等操作，提高图像质量，为后续的特征提取和测量提供更有利的基础。

图2 机械臂自动上下料实现无人自动化检测

由于各类技术对计算机的算力、实时响应和可靠性要求非常高，我们选择了惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站作为AI计算基础设施，部署无人自动化检测系统以及数字孪生模型，对生产线上实时采集的质量图片进行分析计算，确保了检测流程的稳定高效运转。同时，通过配合自动化的工件运转或机械臂自动上下料，并结合公司上线的MES系统，可以轻松识别工件内壁、外壁、端面、齿面等磕碰、划伤、生锈、黑皮、漏加工、振纹等可视缺陷，实现无人自动化检测。

图3 基于惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站构建无人自动化检测数字孪生模型

此外，部署在惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站上的视觉检测系统具有很高的灵活性，通过简单的参数调整，系统能够适应不同产品的检测需求。依托惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站的全栈适配能力、强大的数据处理能力以及经过360,000小时严苛测试的稳定性，大大缩短了生产线的调整时间，提高了企业的市场竞争力。视觉检测系统还具有自动记录和统计功能，在检测过程中，系统能够自动记录每个产品的检测结果，并生成详细的统计报告，这不仅方便了企业对产品质量的追溯和分析，还为企业的质量管理提供了有力的数据支持。

图4 基于惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站调整AI视觉检测参数

您为什么会选择惠普Z系列工作站来进一步推进AI视觉系统的数据学习与质量评判？

刘勤

工程师

在我们的项目中，学习数据的来源主要包括两部分：一是可以识别的零件，作为主要的学习数据；二是人工判定的零件，作为补充的学习数据。我们充分利用了惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站对本地私有化数据的高效处理能力，使得我们都无需将大量核心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，也保障了核心数据的安全，规避了核心知识产权泄露的风险。从实际使用体验来看，惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站凭借其全栈适配能力、强大的数据处理能力和稳定性，为我们AI模型的训练过程提供了高效、稳定的计算性能保障。

工人只需将不同类别故障（及合格）的零件分别放置到对应的文件夹中，启动“AI学习”计算，即可快速生成AI判定模型。无论采用哪种方法，我们都非常注重数据的准确率，以避免低质量数据对AI训练造成污染。

图5 基于惠普Z系列 Z2 G9 AI 台式工作站对轴类工件进行AI视觉检测

AI视觉系统启动后无需人工干预，生成的结果也不需要人工智能的专业知识，操作简单易上手，我们只需对产品的主观评价有所了解即可。数据分析和评判系统是该系统的核心组成部分，其主要功能是对原始数据进行自动分析和评判。这一功能是通过基于AI技术开发的定制化算法实现的，能够针对齿轮产品的历史数据进行分析并实现自我学习，最终对现有数据进行评判。它能够在模仿人类判断的同时，避免人类主观因素的干扰，从而大幅提高质量表现。