本文轉自第一財經 

作者：周芳    責編：胥會(hui) 雲(yun)

配圖：網絡

隨著AI技術向認知智能躍遷，製造業(ye) 檢測領域邁向智能時代。

近日，一款將機器視覺與(yu) 人工智能技術相結合的高精密度光伏電池檢測係統“星漢AI”在武漢發布，填補了國內(nei) 光伏電池多模態智能檢測領域的空白。

當前我國在製造業(ye) 檢測領域仍存在技術基礎薄弱、高端供給不足等問題，成為(wei) 製造業(ye) 發展的關(guan) 鍵短板。智能檢測裝備作為(wei) “工業(ye) 之眼”與(yu) “質量大腦”，承擔著質量管控的關(guan) 鍵職責，智能檢測裝備發展水平的高低很大程度上決(jue) 定了產(chan) 業(ye) 技術水平和製造質量。

在光伏電池檢測領域，作為(wei) 第三代太陽能電池，鈣鈦礦電池具備光電損失小、帶隙可調節等特點，應用場景廣闊，但鈣鈦礦材料的精密特性對其質量檢測的精度提出更高要求。傳(chuan) 統檢測手段需要獨立多步驟、多人次、長時間操作，存在智能化程度低、設備分散、數據割裂等問題，製約了鈣鈦礦電池產(chan) 業(ye) 化的發展進程。

“學校在與(yu) 一些鈣鈦礦電池生產(chan) 企業(ye) 合作過程中發現，很多企業(ye) 麵臨(lin) 同樣的問題。”武漢紡織大學電子電氣工程教授艾釗向第一財經記者表示，因為(wei) 鈣鈦礦電池生產(chan) 流程中需要液體(ti) 噴塗，以往噴塗中出現的缺陷隻能通過人工識別，無法做到自動化反饋，這導致檢測的反饋周期至少需要兩(liang) 到三天，才能返回產(chan) 線進行參數調整，如果通過AI技術賦能解決(jue) 這種人工判斷的問題，對於(yu) 整個(ge) 產(chan) 線的良品率和產(chan) 能提升都會(hui) 有很大的幫助。

ky体育CEO袁五輝在接受第一財經記者采訪時表示，“星漢AI”基於(yu) 機器視覺與(yu) 深度學習(xi) ，創建了光電材料檢測數據集和基於(yu) 多模態AI大模型的智能檢測係統，可以為(wei) 晶矽太陽能電池、鈣鈦礦疊層太陽能電池等光伏電池做一站式全麵“智能體(ti) 檢”。

“星漢AI已獲國家發明專(zhuan) 利授權，該技術可提升光伏電池設備檢測效率12倍以上，缺陷識別準確率達98.7%，並創建了覆蓋25類鈣鈦礦材料、38種量子點結構的標準數據集。”袁五輝說，目前項目成果已應用於(yu) 柔性光伏組件、Micro-LED顯示麵板等六大領域，推動光伏電池行業(ye) 檢測成本降低40%。

不止於(yu) 光伏電池產(chan) 業(ye) ，智能檢測裝備已廣泛應用於(yu) 機械、汽車、航空航天、電子、鋼鐵、石化、紡織、醫藥等各行業(ye) 。2023年2月，工信部等七部門印發《智能檢測裝備產(chan) 業(ye) 發展行動計劃（2023～2025年）》明確，推進人工智能、5G、大數據、雲(yun) 計算等新技術融合應用。到2025年，要發展一批通用智能檢測裝備，培育30家以上智能檢測裝備專(zhuan) 精特新“小巨人”企業(ye) 。

賽迪顧問研究數據顯示，作為(wei) “工業(ye) 六基”的重要組成和產(chan) 業(ye) 基礎高級化的重要領域，智能檢測裝備產(chan) 業(ye) 規模及年增長率逐年攀升，去年整體(ti) 產(chan) 業(ye) 規模超過2600億(yi) 元，今年將突破3000億(yi) 元。

艾釗分析，AI、量子技術等“下一代技術”與(yu) 檢測裝備融合，使檢測從(cong) “被動發現問題”轉向“主動預測風險”，從(cong) “單點工具”升級為(wei) “係統級解決(jue) 方案”，隨著新技術的融合應用，高端製造業(ye) 實現從(cong) 設計到生產(chan) 再到運維的全鏈條智能協同的閉環場景已經不遠了。