刨花闆生産線由于原料、生産工藝等原因，會有一些産品闆面出現顫紋、漏砂、膠斑、膠塊、大刨花、粉塵斑、闆面劃痕和油污等缺陷。表面缺陷會降低闆材強度、影響闆材外觀和二次加工，給企業帶來經濟損失。

　　目前針對刨花闆的瑕疵識别工作主要以人工檢測為主，缺陷種類繁多和視覺疲勞導緻漏檢率和誤檢率較高，極大限制了工廠的生産效率和産品質量。同時，工廠現有刨花闆産線質檢環節無法積累生産過程數據、無法形成有效數據資産、無法根據生産工況提供科學決策。

　　本項目主要針對刨花闆進行自動化質檢，針對其他闆材同樣适用，例如纖維闆。

　　本項目實現雲邊協同：邊緣質檢裝置進行産線的實時監測與智能識别，平台端進行産線異構系統集成。綜合提高産線質檢數字化與智能化水平，降低人員勞動強度，實現企業的降本增效。

　　邊緣端刨花闆産線質檢裝置通過相機拍攝刨花闆表面，利用AI算法自主學習瑕疵及分類，實現顫紋、漏砂、膠斑、膠塊、大刨花、粉塵斑、闆面劃痕和油污等缺陷的識别分類；工廠後期可以自主增加瑕疵種類；裝置在長周期的檢測過程中，能夠自主學習，不斷提高瑕疵的判斷能力；裝置可以設定參數與配方管理，設定每種瑕疵的排廢依據，代替人工對刨花闆的瑕疵進行判斷。

　　平台端的一體化管理系統支持多條刨花闆産線進行在線監控與管理，實現瑕疵數據、産線狀态數據、硬件狀态數據等結構化數據管理、配方管理和圖片數據管理。

　　（1）基于機器視覺及深度學習理論，研發AI瑕疵識别算法，應用至刨花闆生産線質檢工段，滿足高可靠性、高實時性的刨花闆闆面質檢需求。

　　（2）基于工業互聯網平台的異構設備及系統集成，實現數據接入、處理、分析、決策等流程化應用，支持多條刨花闆産線集成，助力企業産線協同管理和産線綜合對标。

　　基于工業互聯網的刨花闆智能質檢一體化系統包括産線質檢裝置、硬件資源、後台服務、應用接口、應用工具及應用業務。框架如下圖：

　　邊緣質量裝置由相機、光源和控制系統組态等組成，安裝在砂光機産線上，以替代人工質檢。

　　上下闆面均通過人眼觀察，上闆面人眼直接觀察，下闆面通過照明燈與鏡子配合，當闆子經過鏡子時，人眼通過鏡子的反射觀察闆面底部情況。如下圖：

　　邊緣自動化質檢裝置安裝位置示意，如下圖：

　　基礎工具包括：數據采集、計算預警、視圖組态、設備模型、業務模型、資産模型、算法分析和聯動控制。對下主要負責對接設備，實現設備數據采集及數據流程應用管理和數據反向控制，對上主要負責為業務提供實時、可靠的業務需求的數據。

　　業務應用包括：刨花闆産線管理、參數管理、算法管理、業務報表、數據管理、預警信息和系統管理等模塊等。

　　全廠闆材産線大屏監測，如下圖：

　　模型算法管理，如下圖：

　　模型判斷結果的瑕疵數據，如下圖：

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