AI 保证高质量石英玻璃
无论是天然的还是人工合成的石英玻璃，都是工业和研究领域最杰出的材料之一。它在信息技术、通信、医药和环境领域实现了众多高科技应用。其化学纯度高是关键因素之一。贺利氏科纳米 和 贺利氏先进通信 是世界上为数不多的两家生产这种材料的公司，它们最近开始使用人工智能，通过高级别的缺陷检测来兑现纯度承诺。
这些人工智能系统是由公司数字化部门 Digital Hub 的专家与 贺利氏科纳米 和 贺利氏先进通信 的工艺工程专家密切合作和深入交流后开发的。这是一项特殊的任务，因为 贺利氏先进通信 是世界上最大的通信用合成石英玻璃（即光缆）制造商。而 贺利氏科纳米 则是天然和合成石英玻璃领域的国际技术产品制造商之一，为半导体工业等提供定制解决方案。外部公司一直未能找到切实可行的解决方案，这说明了任务的复杂性。不过，得益于数字中心的内部开发，两家运营公司将能在 2023 年下半年分别为一条生产线和一种石英玻璃产品进行人工智能自动质量控制测试。该系统最初将用于检测石英玻璃圆柱中最常见的缺陷，即较大的气泡和裂缝。到目前为止，这种检测都是通过传统的图像识别或人眼来完成的。这些系统必须在 2024 年初证明自己的能力，然后逐步取代现有的质量控制系统。
15分钟内3万个图像
该技术由三个部分组成： 1. 直接安装在工件上的摄像头形式的成像系统； 2. 2. 人工智能系统，该系统利用其训练有素的专业知识来评估所捕捉的图像，以及 3. 将结果反馈给机器，并为机器上的工人提供可视化信息。
在 贺利氏先进通信 公司，数米长的玻璃圆柱体需要进行缺陷检测。新的自动化系统在一个特殊的照相机架上使用照相机系统，照相机架在旋转的石英玻璃圆筒上不断移动。缺陷由专门开发的人工智能组件检测，该组件可自动、可靠地检测气泡和裂纹。为了处理大量图像，人工智能模型在配有显卡的专用工业 PC 上运行。"贺利氏数字中心人工智能项目经理 Christian Piazzi 强调说："我们非常需要性能，因为每张 10,000 到 15,000 张图片必须在 15 分钟内处理完毕，速度非常重要。
"而在 贺利氏科纳米，安装在我们的内部云中就足够了，"他解释道。作为项目的一部分，我们正在使用一个带有四个摄像头的人工智能测量系统来检查生产出来的气缸是否有气泡。这些气泡以前是用肉眼检测的，因为在照明条件下很容易看到。然而，为了判断一块玻璃是好是坏，必须正确估计气泡的大小（只有几毫米大小），并在长达 3.5 米的距离内计算气泡的数量。这需要丰富的经验，而准确性则完全取决于观察者的眼睛。未来，一个合适的人工智能模型将能独立识别不同类型的气泡，可靠地测量它们，并将它们与客户达成的协议进行比较，从而实现最佳应用。
先前集中训练
为确保可靠的缺陷检测，人工智能在 贺利氏先进通信 的 100,000 多张图像和 先进通信 的 600 多张图像上进行了训练。为了训练人工智能，贺利氏的专家们分析了以往生产中的错误目录，找出了最常出现的问题。为了让人工智能快速识别这些问题，他们采用了帕累托原则，也称为 80-20 规则。该原则指出，用 20% 的努力可以实现 80% 的预期结果。而要识别其余 20% 的玻璃缺陷（如夹杂物），则需要更多的训练，这占了 80% 的工作量。因此，我们将在经济可行的框架内进一步开发人工智能。
但是，人工智能可以做得更多。例如，更有效地安排用于制造石英玻璃的窑炉的使用。但这是另一个故事，也是本系列下一集 "人工智能与 贺利氏 "的主题。
