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%。

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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。

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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。

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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。

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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

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