新一代AI质检系统一腾讯云计算 (北京)有限责任公司工业质检产品负责人王刚先生.pdf

1、新代 AI?质检系统腾讯云业质检产品负责?王刚?2025.03初：腾讯优图的AI积累，如何在业视觉场景产价值？15+业解决案90+腾讯明星产品业务线接1000+全球专利30亿+次/天?均服务调量专注脸体、业AI、图像识别、OCR等视觉AI领域的前沿研究和落地应2014年112020年122015年42017年32017年32017年42017年82018年42018年102019年92020年52021年1上海市科技进步等奖开源移动端推理框架TNN时序动作分析DBG算法在ActivityNet上获得世界第在国际权威脸检测数据集Wider?Face、FDDB上取得世界第在国际权威体检测跟踪榜单M

2、OT15、MOT17上获得世界第在国际权威标检测评测集MOT17Det刷新世界纪录?在超规模脸识别数据集MegaFace中，在百万级别脸识别测试中刷新世界纪录在国际脸识别数据集LFW上刷新世界纪录刷新ICDAR?2015Robust?Reading?Competition?Focused?SceneText?本检测纪录在国际物体分类挑战赛Pascal?VOC上刷新世界纪录300+论在全球最通标检测数据集Objects365上获得世界第在国际标准语义分割数据集ADE20K、Pascal?Context刷新世界纪录2021年10ICCV?2021?Workshop?LVIS实例分割挑战赛第2021

3、年5上海市科技进步特等奖实践：在复杂缺陷外观检领域持续深耕、夯实落地l 落地场景：泛覆盖多业、多场景外观质检，研计算光学技术，满精度和多机型需求l 案特点：整合了光、机、电、软、算的交钥匙案，且质检数据可与MES等系统打通建业数据光伏3C汽车锂电轴承、刹车片等汽车零部件、汽车玻璃外观缺陷检测半导体晶圆、芯片封装、PCB等半导体元器件缺陷检测光伏组件外观缺陷检测动力电池外观、密封钉、极耳翻折等锂电池外观缺陷检测手机、平板电脑、笔记本电脑、手表等产品的金属部件及核心模组外观瑕疵检测品质保障是否良品综合判定缺陷位置确认检测能Detection缺陷像素确认分割能Segmentation缺陷类型确认分类

4、能Classification产艺改良缺陷量化确认量化能QuantitationAI技术的优势：标准恒定，提质提效降本对缺陷进位置、像素、类型、量化，决定是否为良品，从达到品质保障，反哺产艺改良。出货端产端业AI?质检核标场景多零件：结构及材质复杂，拍摄上千，反光问题，多种光源相机组合缺陷：种类繁多、缺陷微、形态变化随机-?外观型测量型有型等-脏污扰严重，标准不清晰，存在模糊态要求：-?过杀率-?漏检率：0%漏检l检测能：能不能?l使效率：快不快数据效率：-?数据需求，收集交付时间长-?部分缺陷占低收集难，长尾效应明显模型训练效率：-?单次训练时间长、训练占资源-?整个交付周期要多次训练模型推

5、理效率：单图推理慢，推理机消耗迁移换型效率：新产品型号、新场景专业员使效率两个关键问题优图业AI算法体系概览 基于视觉AI算法为业制造提质、降本、增效1个标4技术模块3类应场景 3C 锂电池 属包装 成像算法 基础视觉算法 效视觉学习 通视觉模模型效视觉学习法通视觉模型成像算法基础视觉算法1多图融合图像对齐光度体图像质量评价图像分类标检测语义分割实例分割2监督/半监督/弱监督样本学习域迁移带噪学习缺陷成模型能模型微调/增量学习轻量化34“检测能”“使效率”业成像技术模块的缺陷成像更明显成像位置更致多图融合图像对齐光度体图像质量评价图像分类标检测语义分割实例分割缺陷检测更准确罕见缺陷不漏检监督/

6、半监督/监督样本学习域迁移带噪学习降低数据(标注/采集)成本提升模型鲁棒性和迭代效率基础算法效部署数据基础模型增效通数据成多模态模型微调应轻量化视觉语通模型模型微调轻量部署通模型数据基础算法能全监督模型少/监督模型多模态通模型发展趋势少量数据下模型效迁移迭代海量数据驱动下的数据应（数据）（少数据）（数据）在业AI质检领域践“Scaling?Laws”l 质检通模型持任意模态提的下游应：语/图像提问答：对话模式缺陷感知语/图像提的字成：图像描述，样本标计数和检测语/图像提的图成：本描述缺陷图像成模型时代的AI质检：质检通模型（MLLM）ascrewwithablackbackground.The