项目简介

　　该项目基于人工智能边缘计算的轮辋焊缝检测和气密性检测系统旨在解决车轮生产线上全自动车辆轮辋焊缝定位，轮辋内充气加压，气流传感器气流检测，从而实现快速精准的轮辋气密性检测。该项目的研发投入使用，将为企业增收节支，促进企业生产的智能化、信息化，并实现生产车间全自动无人值守生产的智能化升级。

　　技术特点

　　本系统集计算机视觉、嵌入式边缘计算、工业控制技术为一体。

　　计算机视觉：本系统采用人工智能中计算机视觉的方式，自主设计了多尺度特征融合的神经网络识别算法，提出基于目标动态加权损失计算的损失函数优化方法，提高轮辋的焊缝识别和定位的速度和精度。

　　嵌入式边缘计算：本系统提出的模型量化后参数量不大于1M，可部署于嵌入式边缘设备上，降低传统服务器式部署的成本和云计算服务的延时问题。采用边缘计算在提高系统健壮性的同时，增加数据的安全性，满足工业生产线的实时性，使丰富多元化的系统适用于特定的工业生产场景。

　　工业控制技术：本系统与嵌入式边缘计算端通信，并接收边缘计算端的计算结果，进而控制工业生产线设备。

　　生产条件及市场预测

　　基于人工智能边缘计算的焊缝定位与气密检测系统，结合人工智能技术对轮辋焊缝进行识别以及气流检测，解决了原有生产线焊缝定位困难的问题，实现了技术自主研发和车轮生产线的全自动化、智能化，提高了车轮生产线效率和车轮质量，降低了人力成本和制造成本，具有重大经济效益；其次在保证识别率的前提下对神经网络模型的压缩使神经网络模型可运行在嵌入式平台上，符合人工智能算法向嵌入式设备移植的技术发展趋势。目前，本项目在中国重汽（济南章丘）和中国一汽（长春）车轮生产线投入使用，解决了原有生产线焊缝定位困难的问题，实现了技术自主研发和轮辋生产线的智能化升级，替代进口设备，汽车制造领域气密检测实现突破，降低了人力成本和制造成本，具有重大经济效益，为公司增收节支1500万元。