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华星光电将AI引入车间 提升质检效率

导读: 当前,无论是最新智能手机,还是大屏幕电视,全球消费类电子产品需求增长迅速。 LCD 屏幕是当今许多电子设备的关键组件,作为 LCD 屏幕制造商,面临的压力在于如何制造高品质的产品来满足需求。

位于深圳市光明新区高新技术园区的华星光电生产线是迄今为止国内首条完全依靠自主创新、自主团队、自主建设的高世代面板线。项目于2010年1月16日开工建设,2011年8月8日建成投产,2011年10月12日开始量产,其主要产品为28英寸、32英寸、48英寸以及55英寸液晶面板,设计产能为月加工玻璃基板10万张。投产后,产能快速爬升,2012年9月达到月产10万张基板的满载产能,以10个月的时间,提前3个月完成产能及良率的爬坡;2012年12月,通过生产工艺优化,产能再创新高,达到12万片。

企业面临的挑战

当前,无论是最新智能手机,还是大屏幕电视,全球消费类电子产品需求增长迅速。 LCD 屏幕是当今许多电子设备的关键组件,作为 LCD 屏幕制造商,面临的压力在于如何制造高品质的产品来满足需求。

对于总部设在深圳的显示器组件制造商华星光电而言,要在这个瞬息万变、竞争激烈的行业保持领先优势,需要持续改善生产流程和质量标准。目标是先于竞争对手向市场推出先进的优质组件,同时降低成本以保护利润率。

要在竞争白热化的 LCD 制造业取得成功,华星光电必须在紧张的时间内交付高品质的产品,但耗时的产品检验削弱了它的敏捷性。为了实现这些目标,华星光电一直在努力打造智能工厂、优化流程并采用最新技术,以实现更快速、更高效的运营。该公司成功将多达 95% 的 LCD 制造流程实现了自动化。 不过,有一个瓶颈仍然存在:极其重要的质量检验阶段。

AI引入车间,提升产品质检效率

随着华星光电LCD面板产能的持续提升,为保证产品质量,华星光电需要引入更为高效、严格的质量检测过程,以避免产品出现品质问题,最终给企业运营带来重大损失。华星光电的工厂负责人说“检验是整个制造流程最关键的部分,为保证产品质量,质检人员不得不分别检查每个 LCD 屏幕,以检查是否存在瑕疵。尽管我们的检验人员训练有素,但仍有可能漏掉缺陷。同时培训一名经验丰富的员工需要花费大量时间和资源。如果我们未能在发给设备制造商前发现瑕疵,可能导致代价高昂的产品退货和返工,更不用说这将对我们的卓越产品声誉造成损害。”

为了提升产品的质检准确率,降低由于人工失误带来的瑕疵产品流入市场,华星光电将人工智能 (AI) 引入了工厂,使用 IBM Watson IoT加速目视检查流程,并更快速、更准确地检测产品瑕疵。

华星光电引入了 IBM Visual Insights,这是一款 AI 支持的检验解决方案,通过将产品图像与已知缺陷图像库做比对,智能地检测缺陷。 Visual Insights 可与现有检验流程轻松集成,让华星光电能够迅速启动和运行该解决方案。

通过与 IBM 研发团队合作,华星光电打造了一个库,其中包含大量在其生产线拍照的图片。 该团队对图像进行了分类,包括合格产品和包含各种不同缺陷的产品。接下来,他们使用 Visual Insights 训练 AI 模型,该模型可以区分这些类别。在车间的检验点,华星光电将此模型应用到与超高清相机相连的边缘计算服务器。相机在检验点拍摄产品图像,而 Visual Insights 利用 AI 模型将这些图像与相应的缺陷图像进行快速比较,并相应地对图像进行分类。分类的结果随后发送到云中,供检验人员检查和评估。

VisualInsights 对它分类的每张图像分配置信水平,从零(无匹配)到 100%(完全匹配)不等。 如果置信水平低于可接受的阈值,系统提示检验人员检查此项目并确定是否确实存在缺陷。这项能力有助于减少检验时间和成本,让华星光电可以仅将人员专业知识应用到真正需要的地方,同时在多数情况下依靠智能视觉识别。

作为一款 AI 解决方案,Visual Insights 不停地进行学习。 它持续地从检验团队获取反馈,检验团队利用他们多年积累的专业知识检查并评估它的自动化分类。纠正信息以及来自车间的图像随后包含到 AI 模型的下次训练周期中,从而改善它检测未来缺陷的能力。

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