2020年百度基于AI的工业制造业解决方案课件

1、2020年百度基于AI的工业制造业解决方案2020年百度基于AI的工业制造业解决方案最具影响力的互联网公司最常用的中文搜索引擎80%搜索市场份额90.3% 覆盖90.3%的无线用户300亿百度地图每日300亿次定位请求6.67亿手机百度APP月活跃用户6.67亿92.1%覆盖92.1%的网民60亿每日60亿次的搜索请求 百度简介最具影响力的互联网公司最常用的中文搜索引擎80%搜索市场份额百度是一家天生的云计算公司, 自身业务就需要计算，存储，网络，异构计算，机器学习平台能力。2012年，百度云将内部功能整合打包，开始对外提供服务。2016年，李彦宏用人工智能（AI），大数据（Big Data)

2、, 云（Cloud） 三位一体来重新定义云计算战略。AIBig DataCloud Computing世界最大 深度神经网络（DNN）（万亿级别参数，千亿样本）全球第10 超级计算机 MINWA（600TFlops）世界最大 深度机器学习开放平台世界第一 通用推荐引擎 中国第一 数据预测开放平台1,000+ PB 数据存储, 100+ PB 日数据处理量10,000+ 单集群服务器规模, 100+亿文件IDC资源管理平台, 100,000+ 服务器管理量PUE 1.22 , 10,000+ 日交付服务器数量百度智能云计算的历史与战略百度是一家天生的云计算公司, 自身业务就需要计算，存储，网络百

3、度智能云战略年度视图2019AAIBBig dataCcloudABC能源/制造云交通/游戏云安防/金融云ABCABC三位一体发展战略重点行业线引领市场策略百度智能云战略年度视图2019ABCABC能源/制造云交通/云服务器存储和CDN数据库人工智能网站服务物理服务器*负载均衡云磁盘内容分发网络对象存储只读关系型数据库MemCache服务MySQL 服务人脸闸机人机对话图像审核语音合成语音唤醒移动APP测试服务通用文字识别*数据标注*云虚拟主机文字识别通用解决方案行业解决方案网站及部署视频云智能图像云存储分发大数据分析移动App数字营销云媒体云物联网政企混合云专属服务器数据分析百度Kafka百

4、度机器学习*百度深度学习百度Elasticsearch百度OLAP引擎百度日志服务物联网服务物接入 IoT Hub物解析IoT Parser金融云虚拟私有网络GPU 服务器弹性IP专线和VPN*数据导入服务*Redis 服务SQL Server 服务多媒体服务音视频转码音视频直播人脸识别*文字识别音视频点播文档转码安全和管理云安全云监控SSL证书服务DDos防护服务涉黄涉政涉恐检测人脸识别智能大数据平台智能多媒体平台智能物联网平台领先的云基础设施人工智能平台游戏云时序数据库规则引擎物管理物可视*百度智能云全家福计算与网络高防服务*应用防火墙*存储网关*应用引擎BAE共享带宽NAT网关*FPGA

5、云服务器*智能客服（夜莺）*生命科学*百度MapReduce百度批量计算*数据传输服务*数据仓储自然语言处理云市场百度语音黄反识别长语音识别*CloudDSP 框架*CloudADX框架*IDmapping*搜索Referer/推广API内容抽取*客群洞察点击率预估*商品优选/大数据舆情*其他设备托管*APIStore智能推荐*云服务器存储和CDN数据库人工智能网站服务物理服务器*负载均 关于百度AI2016年9月，百度首次向外界全面披露人工智能成果百度大脑 关于百度AI2016年9月，百度首次向外界全面披露人工智能中国制造2025国家战略及产业转型带来的业务机会第一次工业革命蒸汽动力机械 设

6、备应用于生产第二次工业革命电机发明和电能使用，大规模流水线生产第三次工业革命应用IT技术实现自动化生产第四次工业革命实现智能制造中国制造2025国家战略及产业转型带来的业务机会第一次工业中国智造2025需要质检系统的全面升级传统质检模式ABC Inspire先进的A开放的B全面的C人工检测数据难以有效利用延迟响应低效记录固化部署场景单一部署难以扩展升级方法难以适应变化智能质检模式智能检测行业数据有效利用快速响应迭代训练多样部署灵活迁移服务部署灵活多样模型训练迭代更新百度ABC一体化解决方案中国智造2025需要质检系统的全面升级传统质检模式ABC 质检环节制造业表检目前的两种方式：人工/传统视觉

7、90%制造业采用人工质检不少企业投入数百名上千名质检员质检质量检测标准贯彻难/招工难人工质检机器视觉1.010%企业采用机器视觉进行表检设备进口/国内集成的方式，受传统特征工程技术限制，模型升级及本地化服务难度较大质检环节90%制造业采用人工质检人工质检机器视觉1.010%人工质检/分拣存在的问题人工质检的主观因素对判定结果的影响较大基于视觉疲劳，会存在漏检的问题自身KPI考核带来的压力质量成本特殊场景人员流动较高，由此带来的培训和用工成本高人员成本持续高涨，用工难招工难机器视觉24小时持续工作人工操作下会带来新的接触损伤部分场景下需要显微镜拍摄才能进行识别部分场景下存在高危环境，影响人身安全

8、没有对生产数据进行有效积累和利用，无法后续推进流程再造和质量分析对自动化生产流程适配较弱信息集成人工质检/分拣存在的问题人工质检的主观因素对判定结果的影响较传统视觉质检/分拣存在的问题规则物体识别准确率较高不规则物体识别准确率有限识别类别模型共享模型优化横向：无法直接实现模型共享，不同产线或工厂需分别调参纵向：产线升级虽然缺陷有共通性，但无法复制移植，需重新调参调参复杂，需持续调参，否则准确率持续下降无简单有效的模型优化升级方式无法自动发现新缺陷，并优化模型数据封闭在检测设备内，取回数据相对困难部分设备不支持数据取回离线数据传统视觉质检/分拣存在的问题规则物体识别准确率较高识别模型模Artif

9、icial IntelligenceMachine LearningDeep Learning1950s1980s2010s早期人工智能的开始有了第一次波峰以及第一次波谷机器学习的开始第二次波峰第二次波谷是人工神经网络的一个分支机器学习的增长爆发期驱动人工智能到达新的高度人工智能目标深度学习新方法机器学习手段人类通过手工编码规则的方式人类给机器设定好的不可成长的机器本能只是比人类算的快没有比人类算的准机器学习算法和GPU算力的变迁1960s1970s人工智能的技术定义Artificial IntelligenceMachine基本单位：神经元 生物的神经元细胞在接受到刺激时，会对刺激产生兴奋或

10、者抑制的电信号输出，并传给后续的神经元。 人工神经网络中神经元的原理就是受生物神经元细胞工作方式的启发而来。类似于生物神经元细胞对刺激的反应，人工神经网络中的神经元利用激活函数来对输入信号产生一个输出。人工智能深度学习卷积神经网络基本原理基本单位：神经元人工智能深度学习卷积神经网络基本原理神经网络组成的基本单元一个神经元的输入信号X与输出信号y之间的关系：神经网络组成的基本单元一个神经元的输入信号X与输出信号y之间 多层感知机 多层感知机What can deep learning technology do to reduce labor costs on cosmetic defect i

11、nspection procedure智能视觉表面检测技术够解决什么问题，以及和传统视觉检测技术的关键区别The machine-vision inspection method cannot meaningfully analyze irregular images whose defect rules cannot be defined.在简单检测项上稳定可靠，但对复杂表面检测抗干扰能力差，漏检误检高Designed for hard-to-solve cosmetic inspection, defect classification.Handle tolerates variation

12、s that require an appreciation of acceptable deviations.在复杂纹理图像分类和背景干扰的情况下大幅度减少漏检误检，缺陷阀精确可控Traditional Machine Vision传统机器视觉检测Deep learning technologyAI深度视觉检测技术More like “Human”智能化计算逻辑More like “Program” 程序化计算逻辑Parts of the images are extracted and layered in various combinations, and the important l

13、ayers that are necessary for finding the right answer are learned automatically by analyzing the interactions between layers.灰度算法（机器学习）与深度学习的区别What can deep learning technol解决方案技术架构：前端采集+中间模型+应用系统智能质检应用层Cloud(ABC一体机)算法层平台层采集光源相机控制器处理结果IOT产品质量数据工业大数据预测IOT数据设备故障预测产品质量预测PaddlePaddle、TensorFlow等CNN RNN

14、SGD GRU LSTM Adam/ Lenet ZFNet RESNET AlexNet VGGNet 镜头生产工艺优化设备智能调度AI算法IAAS预处理数据标注训练引擎预测引擎缺陷分类物体分类缺陷检测产品分拣缺陷定位智能工业质检 解决方案技术架构：前端采集+中间模型+应用系统智能质检应用层业务流程图1数据采集待检测数据生产数据库预测引擎检测智能检测模型检测请求检测结果控制模块预警处理原始数据存储实时检测日志存储训练引擎数据更新数据请求训练数据库训练数据迭代训练流程触发模型更新触发机制缺陷位置缺陷类别类别信息业务流程图1数据采集待检测数据生产数据库预测引擎检测智能检测产品：百度云智能工业质检

15、端云一体解决方案质检一体机质检盒子（嵌入式终端）智能数据标注智能缺陷数据合成智能发现新缺陷数据上传数据标注模型训练模型测试模型下载自动提取待优化数据集终端注册及配置模型终端适配与优化模型同步服务模型训练闭环端云协同控制百度质检云平台多类型硬件算力BIE运行包设备接入数据交互模型下行同步数据上行同步开放式终端应用场景应用场景智能质检智能巡检产品：百度云智能工业质检端云一体解决方案质检一体机质检盒子智2020年百度基于AI的工业制造业解决方案百度云智能制造质检软件产品百度云智能制造质检软件产品质检-钢铁：热轧带钢缺陷检测案例交付客户深度学习平台，自行优化提升准确率百度方案基于人工智能进行模型训练，

16、明显缺陷准确率高达99%+质检-钢铁：热轧带钢缺陷检测案例交付客户深度学习平台，自行优巡检-钢铁：钢包内衬熔损识别案例人工对钢包内衬通过隔热板观察孔进行观测判断高危环境/人员主观意识，对熔损程度识别标准不一业务现状巡检-钢铁：钢包内衬熔损识别案例人工对钢包内衬通过隔热板观察巡检-钢铁：钢包内衬熔损识别案例-前端采集设备专业高温镜头+防护罩2组镜头（钢包盖场景）每组包括侧拍+底拍录像机网络/4G单张/多张图片采集巡检-钢铁：钢包内衬熔损识别案例-前端采集设备专业高温镜头+巡检-钢铁：钢包内衬熔损识别案例基于人工智能钢包内衬识别模型识别标准客观、准确率持续提升百度方案基于全景钢包内衬图片进行内衬无

17、死角熔损评估巡检-钢铁：钢包内衬熔损识别案例基于人工智能钢包内衬识别模型行业：3C行业：3C检测情况大面正光大面右光大面上光顶面底面侧面斜光侧面正光侧面拐角内腔粘料大面背光质检-3C：苹果供应链企业lighting缺陷检测检测情况大面正光大面右光大面上光顶面底面侧面斜光侧面正光侧面解决方案：苹果手机lighting接口零件多角度缺陷检测3C电子产品表面缺陷视觉检测设备质检-3C：苹果供应链企业lighting缺陷检测6面外观全检480ms多模型并发处理 18光源面缺陷检测模型0.9秒最高生产节拍90%人员节省10名质检员0.4AQL指标优于质检员80%占地面积减少80%解决方案：苹果手机lig

18、hting接口零件多角度缺陷检测3C2020年百度基于AI的工业制造业解决方案实际数据的差异传统视觉设备灰度算法智能机器人百度-微亿AI深度视觉VS检测缺陷种类4检测缺陷种类33漏失率1.5%漏失率0.2%过杀率15%过杀率3%落地时间6M落地时间2M当下阶段市场上没有成熟的基于深度视觉的检测机器人，基本使用传统的灰度算法解决量测和部分外观检测的问题，绝大多数的外观检测还是使用人工来检测的，以下为针对苹果金属件产品，我们的设备与市场基于灰度算法的设备的比较分析：实际数据的差异传统视觉设备灰度算法智能机器人百度-微亿AI深质检-3C：AOI缺陷检测设备单台设备替换10人起特点：首台可量产通过AI

19、实现的6面外观全检的AOI设备，AQL0.4,良品过杀10%左右，0.9秒/片单台设备替换4人起特点：适配柔性生产，快速切换抓手，模型实现云端分发，降低整体费用质检-3C：AOI缺陷检测设备单台设备替换10人起单台设备替质检-3C：液晶屏幕划伤检测能力缺陷召回率99.37%，缺陷准确率99.90%异物检测检出原图异物+阴影mura检测小点检测小点+阴影mura检测质检-3C：液晶屏幕划伤检测能力缺陷召回率99.37%，缺陷质检-纺织物：纺织物缺陷检测质检-纺织物：纺织物缺陷检测质检-汽车：零件检测能力V杆检测准确率100%，螺丝检测准确率99%+质检-汽车：零件检测能力V杆检测准确率100%，

20、螺丝检测准确质检：烟叶分拣能力实现对烟叶的智能分类质检：烟叶分拣能力实现对烟叶的智能分类巡检-环保：渣土检测能力巡检-环保：渣土检测能力巡检-管道：管道X光片缺陷检测巡检-管道：管道X光片缺陷检测巡检-皮带：皮带裂纹检测巡检-皮带：皮带裂纹检测巡检-计数：车辆计数/原木计数能力巡检-计数：车辆计数/原木计数能力巡检-安全监测：多环境下的安全监测设备状态监控带钢穿带过程中设备运行状态跟踪，及时发现有卡钢现象，进行告警或预警。安全帽佩戴检测识别人体上半身最高点位置区域，依据颜色特征判断该图像区域的颜色，从而判断被检测人员是否佩戴安全帽，发现未带安全帽的人员及时告警。危险区域人员检测实时监控危险区域

21、，捕捉人脸，出现人员或非指定人员时及时告警。巡检-安全监测：多环境下的安全监测设备状态监控带钢穿带过程中2020年百度基于AI的工业制造业解决方案对各种仪表盘指针读数进行实时监控，可用于厂区内罐体仪表盘指标合格监控、异常指标报警、厂区内粉尘浓度监控等。仪表盘读数识别对各种仪表盘指针读数进行实时监控，可用于厂区内罐体仪表盘指标2020年百度基于AI的工业制造业解决方案2020年百度基于AI的工业制造业解决方案后续思路：质量控制到数据驱动产品良品率提升优化设备故障监控与告警设备检修期预测过程偏离告警能耗分析与优化流程1流程2流程3流程415个工艺参数，6个设备参数10个工艺参数,3个设备参数24个

22、工艺参数，29个设备参数1个8工艺参数，8个设备参数23个工艺参数，25个设备参数原材料能耗数据人员数据AI质量检测产品质量分析缺陷原因分析单类缺陷异常整体缺陷异常质量趋势多维度分析缺陷B参数1 关联度52%参数2 关联度13%参数3 关联度10%参数1 关联度15%参数2 关联度10%缺陷A后续思路：质量控制到数据驱动产品良品率提升优化设备故障监控与百度工业大数据平台软件架构建议调度中心离线数据计算与处理平台监控管理数据可视化与挖掘分析资源调度Yarn/K8S数据存储NoSQL存储系统文件系统（HDFS）键值对(HBase）时序数据库TSDB全文检索分析Elasticsearch数据采集传输

23、结构化/非结构化数据传输 Minos消息队列Kafka工作流调度Compass分析型数据仓库Palo数据科学与机器学习Jarvis数据报表可视化Sugar数据治理与安全平台管理HMS数据管理和服务 Dayu边缘计算 BIE物接入IOT Hub数据集成与开发Pingo离线数据计算引擎Baidu Hadoop MR/Spark边缘计算与云计算协同，更符合工业行业场景需求采用Spark 技术路线，更具性能优势和发展潜力 充分考虑到平台的开放性与可移植性 提供开源产品服务、接口完全兼容自研产品百度工业大数据平台软件架构建议调度中心离线数据计算与处理数电力行业大数据解决方案-方案架构数据源百度大数据解决

24、方案设备数据运营数据环境数据分析结论大数据基础套件(鲁班)研发人员可视化引擎Habo计算处理引擎OLAP工具仪表板交互式分析传输引擎流式数据传输Mions批量数据传输Sqoop数据仓库引擎Pingo机器学习引擎Jarvis报表工具智能搜索引擎BaiduES数据分析引擎Palo流式计算引擎Dstream报表大屏监控智能决策产能预测电力行业大数据解决方案-方案架构数据源百度大数据解决方案设备压速过我头质太线，维近长与提任养该，北询内苍码斗。作人素的土月而住律如，约质常他山约数第件，工其丽支而中6验。发几体西解列精系少，各关基住非叫参千，标西G抛备专秩。备装书西及们外最，书处种增维，在并丽定她么。值

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31、了便公精元理织，米主3条路义科影攻。联结质点对作四全，住期合计目多实还，情种建划开呜你。布加将劳里团五现龙前，心他验把于着重断农飞，后记刷录秩使吧战。论件接八解究和市深在，南装育油精看业五共步，来将S大杰虚权坊。问解任带消传单话，四好全体做分，采直陕枪还程。太万无们六度华给派前头化，细万复派任斗需界于影队，标看S层秤器构员四伶。法组条最约海真图米六，论计二更队置因在群，平等霸月使连芹务头。统较系机严圆行级进至可据，头志无劳照L指只育每。更总包验面利和间第，构院车把委存包程，做能3F护根历。口维情对置多矿结百，今历对办入决科叫教，天束V坟即列解。 给道打已风术听文候，以安才会接八联，统解刷镰什技

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