工业 AI 质检
采用机器视觉+AI 技术实现产品缺陷识别,提升良品率
数据灵活高效导入
支持质检机台直接目录挂载或数据实时增量采集,辅助质检业务快速上线
数据长期低成本存储
高性能 EC、高效图片压缩、冷热数据分层流动等特性,降低整体存储成本
百亿文件秒级查询
自动标签、秒级查询等特性,满足多维度回调、秒级查询要求,提高质检效率
持续业务创新
多协议互通,数据零拷贝,生产数据直接共享 NFS 进行 AI 训练

工业 AI 质检场景介绍

质检在工业生产中处于非常重要的一环,传统质检大量依赖人工,人工存在个体差异,不利于保证质量一致性。在泛半导体 AOI 光学检测等领域,机器视觉替代人工已经得到了成熟应用,但基于传统 CV 计算机视觉算法的机器视觉系统难以应对缺陷位置随机出现的情况。在此背景下,基于AI算法的视觉缺陷检测,实现了对随机缺陷的识别和检测,拓展了传统机器视觉的应用范围,如半导体、3C、光伏、锂电池、PCB 及液晶面板等细分领域的的缺陷识别和外观检测。

工业生产数据存储需求:
随着大数据、AI、云计算等新技术飞速发展,数据技术与制造行业深度融合,也促使生产质检数据极速增长,在面对海量数据的存储、管理及使用时呈现出一些使用痛点及新的存储诉求:
1. 不同品类的质检数据保存周期不同,电子产品一般要求 1-3 年,汽车相关 10-30 年;
2. 过期数据快速删除,达到保存周期后的数据需要快速删除,释放存储空间;
3. 标签管理,需支持多维度灵活查询,如产区、产线、机台号、日期、产品批次等;
4. 快速检索,在问题追溯或数据抽调情况下,可对所有数据需要能够快速检索,提高检索效率;
5. AI 智能质检的新业务的引入,需无缝对接 AI 分析平台,提升质检准确率;
6. 大数据分析,将所有生产数据进行统一存储,整体大数据分析,优化企业流程和成本。

解决方案

XSKY星辰天合 在工业 AI 质检场景提供完善的解决方案,在机台数据导入阶段 XSKY 有两种方案:一种是采用分布式文件系统通过标准文件接口直接挂载,无需安装任何客户端;一种是通过采集工具将数据统一导入至后端存储中,统一管理。
在数据存储和管理阶段,可通过 ROW 快照、WORM、容灾备份等特性防止数据篡改,保障数据安全;通过高性能 EC、冷热数据分层流动、生命周期管理、高效图片处理等特性降低整体存储成本。
在数据利用阶段可结合自动标签、快速检索等特性,实现多维度调阅,秒级查询追溯功能。通过多协议互通特性,可将生产数据直接共享 NFS 进行 AI 训练,提高质检效率和准确率;同时通过原生 HDFS 接口无缝对接大数据平台,以便对生产数据进行分析及优化指导。

方案优势

秒级查询
智能查询引擎,可实现百亿数据秒级检索,提高生产质检及数据调阅效率
自动标签
按需灵活配置自动打标签规则,实现多维度回调检索及分类管理
图片处理
支持各种图片格式转换、图像分辨率转换及数十倍图片压缩等能力
灵活弹性
全分布式架构,容量性能按需弹性扩展,软硬件解绑,灵活选择,不受货期限制

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