Audi sử dụng AI trong việc kiểm tra chất lượng

Gia Bảo, Trương Khánh Hợp| 23/10/2018 20:24
Theo dõi ICTVietnam trên

Là một trong những nhà sản xuất ô tô đầu tiên trên toàn thế giới, Audi có kế hoạch áp dụng học máy (machine learning) trong sản xuất hàng loạt.

Phần mềm mà Audi đã phát triển nhận dạng và đánh dấu các vết nứt nhỏ nhất trong các bộ phận kim loại tấm một cách tự động, đáng tin cậy và chỉ trong vài giây. Với dự án này, Audi đang thúc đẩy việc sử dụng trí thông minh nhân tạo tại công ty và cách mạng hóa quy trình thử nghiệm trong sản xuất.

Do thiết kế ngày càng tinh vi của dòng xe và các tiêu chuẩn chất lượng cao tại Audi, công ty kiểm tra tất cả các thành phần trực tiếp sau khi sản xuất tại nhà máy. Ngoài việc kiểm tra trực quan của nhân viên, một số máy ảnh nhỏ được cài đặt trực tiếp trên máy ép. Họ đánh giá các hình ảnh được chụp với sự trợ giúp của phần mềm nhận dạng hình ảnh. Quá trình này sẽ sớm được thay thế bằng công nghệ học máy. Phần mềm dựa trên mạng nơron nhân tạo (artificial neural network) phức tạp hoạt động trên nền tảng của quy trình đổi mới này. Phần mềm phát hiện các vết nứt nhỏ nhất trong tấm kim loại với độ chính xác tối đa và đánh dấu vị trí một cách đáng tin cậy.

Giải pháp dựa trên việc học sâu (deep learning), một hình thức học máy đặc biệt có thể hoạt động với số lượng dữ liệu phi cấu trúc và có không gian như hình ảnh. Nhóm nghiên cứu đã dành hàng tháng đào tạo mạng thần kinh nhân tạo với vài triệu hình ảnh thử nghiệm. Những thách thức lớn nhất là một mặt, là việc tạo ra một cơ sở dữ liệu đủ lớn, và mặt khác, là việc phân loại hình ảnh. Nhóm nghiên cứu đã đánh dấu các vết nứt trong các hình ảnh mẫu có độ chính xác pixel - mức độ chính xác cao nhất là điều bắt buộc. Nỗ lực này đáng giá vì mạng nơron bây giờ học độc lập với các ví dụ và phát hiện các vết nứt ngay cả trong các hình ảnh mới, chưa được biết trước đó. Cơ sở dữ liệu bao gồm một vài terabyte hình ảnh thử nghiệm từ bảy máy ép tại nhà máy Ingolstadt của Audi và từ một số nhà máy của Volkswagen.

Phần mềm này chủ yếu được phát triển trong nội tại doanh nghiệp, từ ý tưởng đến nguyên mẫu đã hoàn thành. Từ giữa năm 2016, bộ phận đổi mới của Audi IT đã phối hợp với bộ phận Công nghệ sản xuất của Trung tâm năng lực thiết bị và công nghệ tạo hình kim loại.

Trong tương lai, việc kiểm tra chất lượng bằng cách sử dụng học máy sẽ thay thế việc phát hiện vết nứt quang hiện tại bằng các camera thông minh. Điều này liên quan đến rất nhiều nỗ lực thủ công. Cho dù cửa ra vào, nắp đậy động cơ hoặc chắn bùn - máy ảnh hiện phải được cấu hình lại cho mọi thành phần mới được sản xuất trong các nhà máy. Ngoài ra, phát hiện sai thường xuyên xảy ra, vì các thuật toán đơn giản của chương trình xử lý hình ảnh phụ thuộc nhiều vào các yếu tố môi trường xung quanh như điều kiện ánh sáng và tính chất bề mặt.

Trong tương lai, Audi sẽ có thể áp dụng phương pháp học máy để kiểm tra chất lượng hình ảnh khác. Nếu có đủ số lượng lớn các bộ dữ liệu được phân loại, hệ thống cũng có thể hỗ trợ các nhà máy sơn hoặc các nhà máy lắp ráp Audi.

Nổi bật Tạp chí Thông tin & Truyền thông
  • Bộ KH&CN ban hành Thông tư đầu tiên sau sau hợp nhất
    Ngày 31/3/2025, Bộ Khoa học và Công nghệ (KH&CN) đã ban hành Thông tư số 01/2025/TT-BKHCN về việc sửa đổi, bổ sung một số nội dung tại Phụ lục ban hành kèm theo Thông tư số 08/2021/TT-BTTTT ngày 14/10/2021 quy định Danh mục thiết bị vô tuyến điện được miễn giấy phép sử dụng tần số vô tuyến điện, điều kiện kỹ thuật và khai thác kèm theo.
  • Bảo đảm an toàn dữ liệu người sử dụng dịch vụ bưu chính là ưu tiên hàng đầu
    Mới đây, Bộ KH&CN vừa phát hành văn bản số 509/BTTTT-BC gửi các doanh nghiệp bưu chính về việc tăng cường công tác bảo đảm an toàn dữ liệu người sử dụng dịch vụ bưu chính.
  • Tăng cường huy động nguồn lực KOLs trong hoạt động thông tin đối ngoại
    Năm 2024, Cục Thông tin đối ngoại (TTĐN) đã thành công việc đưa TTĐN lên không gian mới - không gian mạng - với nhiều kết quả đáng ghi nhận. Trong đó, có việc thí điểm thành công trong huy động những người có ảnh hưởng lớn trên mạng xã hội (MXH) cùng chung tay trong thực hiện nhiệm vụ cơ bản thứ hai của TTĐN đó là quảng bá hình ảnh quốc gia.
  • Tác giả Nhật Bản với những ý tưởng lôi cuốn trẻ đọc sách
    Với máy ảnh bằng bìa giấy, các món đồ chơi hết sức đơn giản bằng kẹp quần áo và giấy màu…, tác giả Yuichi Kimura với mái đầu bạc phơ đã khiến cho khoảng 20 em nhỏ ở nhiều lứa tuổi quên hẳn đi những thiết bị điện tử, game hay những trò giải trí cuốn hút khác từ công nghệ.
  • Microsoft và 15 cột mốc định hình tầm nhìn về AI
    Gã khổng lồ công nghệ Microsoft sắp bước qua cột mốc 50 năm thành lập với nhiều thách thức trong thời đại trí tuệ nhân tạo (AI). Hãy cùng khám phá cách Microsoft sẽ phát triển nền tảng, công cụ và cơ sở hạ tầng AI cho tương lai.
Đừng bỏ lỡ
Audi sử dụng AI trong việc kiểm tra chất lượng
POWERED BY ONECMS - A PRODUCT OF NEKO