轻松质检、快速换产！AidLux用ARM方案高效完成芯片模组检测

近年来，中国制造业人工智能解决方案的市场规模呈现快速增长的态势，2017至2021年的年复合增长率为97.2%。

来源：《2022年中国AI工业质检行业产业链分析》报告

其中，基于机器视觉发展的Al工业质检覆盖了多个制造行业，内容涉及产品外观缺陷、尺寸、质量等多种应用，市场规模可观，吸引了越来越多企业和厂商的入场。

随着AI工业质检技术在各领域渗透率的不断提高，制造业人工智能解决方案市场规模将持续上升，预计2021至2026年的年复合增长率为45.6%。

作为一家抢跑AI工业质检赛道的高科技企业，阿加犀在自研智能物联网(AIoT)应用开发和部署平台AidLux的能力加持下，已经率先在行业内成规模地落地了基于ARM的芯片模组质检方案，为工业质检提供了一种更加高效、简单、快速、高性价比的可选项。

AidLux致力于持续降低AI应用开发和落地技术门槛，专注解决AIoT异构及碎片化问题。

作为跨生态融合与AI能力优势兼备的强大平台，AidLux不仅为AI项目开发、部署、落地提供了全流程的工具链支持，还能有效增强芯片性能——验证发现，搭载AidLux的高通芯片性能提升效果能够超越官方数据30%以上。

由于工业质检过程运作时间长、运算性能要求高，过往常见的工业质检方案大多部署在X86设备上。

毕竟X86+GPU方式运行稳定、性能强悍，且较早运用在制造业行业内，模式已经相对成熟且稳固。

但随着工业产品的形态越来越复杂，质检需求越来越多样，X86方案功耗大、灵活度欠缺等弊端逐渐暴露了出来。

而与之相对的，是具备高性能、低功耗优势的ARM架构。

经过近几年来的发展，ARM芯片正逐步从手机、平板等移动设备向VR、汽车、笔电上等更丰富的智能场景扩展，其算力也基本能够满足工业质检场景的性能要求。

但ARM异构芯片开发难度大、研发成本高，且以前在X86上的方案难以完美地迁移至ARM上沿用——面临着对软件平台重新编译和调整等多重工作量。

所以ARM方案虽有多重优势，此前却并没有被大规模地应用于工业检测领域。

而在AidLux平台的赋能下，我们不仅解决了异构和迁移难的问题，进一步释放了ARM芯片的算力，大幅提升硬件性能。

还通过全新的ARM嵌入式边缘计算设备，成功将ARM方案应用在了芯片模组检测中，凭借其性能、功耗、代码密度、价格等优势，帮助企业真正实现了工业质检降本增效。

作为工业质检的一个细分领域，芯片模组质检这几年可谓是受到了越来越多的关注，其主要原因在于芯片需求的不断激增，毕竟如今小到手机、Switch、共享充电宝，大到智能家电、汽车、城市安防，都离不开芯片。

芯片模组质检内容通常包括划痕、脏污、凹凸检测以及OCR识别等等，检测目标缺陷小、样本少，很难通过传统的质检方案调参试错去满足复杂的检测需求。

而且不同用途的芯片模组，大小规格并不统一，这又增加了质检换产的门槛。

要在满足各类芯片质检需求的同时，还要兼顾极强的适应性，能够快速切换产线，并且保证极高的准确度，这实现起来并不容易。

为此，阿加犀智能科技基于AidLux平台能力推出了AI creator，专注致力于高效快速地完成模型训练和调优。 

只需少量样本，AI creator即可完成检测模型训练，无须穷举缺陷样本、无须反复调参测试，最快三天进行demo验证。

经过我们的测试，目前从20*20mm到60*60mm的模组均可进行检测，只需经过同样的简单流程，最快1天之内即可完成转产模型训练，极速验证并落地产线。

在高性能、低功耗的ARM边缘计算设备、AidLux强大的平台能力和AI creator共同配合下，基于ARM的高性价比芯片模组检测方案得以成规模落地，切实帮助企业实现了AI业务场景整体成本投入的降低。

当然，用高性价比ARM方案实现芯片模组检测仅仅只是AidLux推动AI应用快速开发部署和场景落地的一个开始，未来我们也会持续分享更多内容。

感谢关注，我们下期再见！

应用场景第1期