摘 要：文章阐述了制造型企业在工业 4.0 时期所面临的智能化挑战，以产品质量检验环节为切入点，详细分析了工业场景下智能化质检场景涉及的关键技术，并提出了基于云边协同的智能质检平台架构。该平台架构结合云端算法训练能力和 MEC边缘计算推理能力，面向工业质检场景，能够快速实现 AI 推理能力的边缘化部署，推动了工业智能化场景的广泛应用。
关键词：计算机视觉；机器学习；深度神经网络；工业质检；MEC；容器化
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.05.039
中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2022）05-0149-04
Research on Key Technology and Platform Architecture of AI Quality Inspection under Industrial Scene
ZHOU Hua, ZHENG Rong, XIAO Rong
(Shanghai Ideal Information Industry (Group) Co., Ltd., Shanghai 201315, China)
Abstract: This paper expounds the intelligent challenges faced by manufacturing enterprises in the period of industry 4.0. It takes the product quality inspection link as the pointcut, analyzes the key technologies of intelligent quality inspection scene in the industrial scene in detail, and proposes an intelligent quality inspection platform architecture based on cloud edge collaboration.The platform architecture combines the cloud algorithm training ability and MEC edge computing and reasoning ability. It can quickly realize the edge deployment of AI reasoning ability in the face of industrial quality inspection scene, and promote the wide application of industrial intelligent scenes.
Keywords: Computer Vision; Machine Learning; Deep Neural Network; industrial quality inspection; MEC; container
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作者简介：周华（1979—），女，汉族，江苏无锡人，中级工程师，本科，研究方向：AI 能力、工业智能化场景、大数据挖掘与分析；郑荣（1981—），男，汉族，江苏无锡人，高级工程师，硕士，研究方向：AI 能力、工业智能化场景、大数据挖掘与分析；肖荣（1975—），男，畲族，江西赣州人，教授级工程师，博士，研究方向：AI 能力、工业智能化场景、大数据挖掘与分析。