
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。

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。

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。

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。

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。

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。


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