隨著ABC技術的飛速發展，工業質檢行業已經進入智能化時代。2018年12月18日，百度云渠道生態年度盛典上，百度云及合作伙伴展示了最新智能工業解決方案，用生動的案例印證百度云ABC助推工業智能化向前發展。其中，微億智造打造的工業智能質檢設備能夠有效的降低一線質檢員的負擔，大幅度的提高了工人們的幸福感。
（百度云副總經理張志琦與微億智造CEO潘正頤出席工業質檢行業合作簽約儀式）
在12月18日舉行的2018百度云渠道生態年度盛典上，百度云與微億智造舉辦了工業質檢行業合作簽約儀式，雙方達成全面合作，將展開深度合作，為行業提供更好的解決方案。
每天辛勞工作在流水線上的質檢工人，用自己默默的付出，為我們使用的每一個產品提供質量保障！然而，他們的工作卻使他們疲憊不堪，幸福感很低。“幾千個質檢工人，很多是略顯稚嫩的年輕女孩，臉上更多流露的是疲憊和辛酸。”這是百度云研發工程師來到質檢車間的所見所聞，每天下午休息鈴聲是質檢員們最幸福的時刻，這意味著可以趴著或者躺著休息15分鐘，這也是我國多數工業質檢工廠的真實場景寫照。
人工檢測模式是指通過人眼對于產品外觀進行質量檢查，每一個質檢工人都有一雙“火眼金睛”。以電子產品質檢工廠為例，一個普通的質檢工人通常每天要完成1萬多個零件所有流程的檢測，平均每分鐘要檢測19個產品。這就要求他們必須在短短的幾秒內從13個角度去發現產品10種缺陷，并完成分類。檢查工作中，容不得半點馬虎，一旦工人“花了眼”，產出的產品質量就不能保障。如此龐大的工作量往往需要質檢工人超過十個小時的高負荷工作， 往往會導致工人精力跟不上，最終造成漏檢率提升。
隨著科技的發展，一種傳統機器視覺檢測隨之誕生，這種檢測方法能在簡單檢測項上有穩定可靠的表現，一定程度上解放了質檢工人，提高了工業質檢的工作效率。但由于其采用的算法屬于程序化計算邏輯，在進行復雜表面檢測時，需要應對一些外部干擾時，它就“傻眼”了，容易造成漏檢誤檢率高的情況。因此很多時候，傳統機器視覺檢測設備的表現還不及人工檢測，這也為大多數人所詬病。
如何在表面缺陷檢測中實現智能化，成為了工業質檢行業的一大難題。技術是限制工業質檢智能化的關鍵原因，微億智造與百度云展開深度合作，期望運用百度云ABC的技術為工業質檢行業提供方案。
微億智造通過研究發現，在機器視覺檢測應用中，打光和算法是兩個難點。借助百度云ABC技術，微億智造打造了適用于復雜表面缺陷檢測的智能自動化檢測設備。該設備能夠實現6面外觀全檢全角度覆蓋，可針對缺陷的多樣性和產品表面的多樣性進行識別和分類，該設備還具備很強的現場適應能力，已經具體替代人工檢測的能力，真正的幫助質檢工人“減負”。
更令人贊嘆的是，該設備還不怕用戶提要求，它可根據不同客戶的出貨要求進行缺陷尺度的質檢標準調整，精確控制出貨品質。
過去，工廠在使用傳統視覺檢測儀器，僅能把4種客訴最多的缺陷種類里的嚴重缺陷給檢出，漏檢率在0.5%-1%之間，且缺陷不嚴重的產品仍需要人工檢測?，F在，微億智造打造的智能自動化檢測設備，通過深度學習算法對于各種缺陷進行學習后，能準確識別產品的全部33類缺陷，漏檢率控制在0.1%以內，并能使全檢出貨達到AQL 0.4標準（極高的合格質量水平）。該設備相對于標傳統視覺檢測的同類機型，投資回報率是傳統機型的 6.5倍。
那么微億智造的智能質檢功能是如何實現的？背后其實依托了百度云ABC技術。比如能在1秒之內提取18到24張圖片，通過質檢云技術和AI深度視覺檢測技術，猶如打開了“天眼”，可以自動對物體表面的缺陷進行大小、位置、形狀的檢測，任何微小的瑕疵都能夠被直接標記。除了“天眼”，還有一個強大的“大腦”——百度算法機，能夠同時處理24個模型，處理完所有流程僅需480毫秒。通過人工智能和機器識別相結合來進行物體缺陷質檢判定，讓整個檢測過程更準、更快、更穩定。
據介紹，微億智造能夠提供的不止于電子產品表面件檢測、外觀件檢測，還有全流程質量追溯防錯檢測。這些智能視覺檢測機器除了集成了微億智造自主知識產權的工業質檢深度算法外，也都通過百度云計算，實現端云一體。
百度云作為百度能力、百度資源、行業解決方案的對外一站式服務輸出窗口，是真正AI技術，產品和解決方案落地的載體，以ABC三位一體為發展戰略，讓百度領先的AI能力快速落地，為各行業智能化轉型提供解決方案。百度云將持續推動ABC技術與包括工業在內的各行各業展開深度結合，與行業合作伙伴一同推動行業變革，構建共贏、共生的ABC生態圈。 
