經過20多年的發展，BG大游持續而深刻地把握市場需求，積累了海量的客戶資源和豐富的服務經驗
作爲重要的數字信息基礎設施，在連年的政策引領和時代背景下，工業互聯網融合應用的深度和廣度進一步拓展，在支持產業鏈供應鏈現代化水平提升、帶動製造業數字化轉型方面持續發揮效能。
傳統的質檢主要靠人眼+經驗，存在着速度慢、容易漏檢、標準不統一、對視力傷害大等“疑難雜症”。隨着數字化時代的發展，市場對高品質產品的需求越來越多，這對生產線、對工人的各項能力要求越來越高，傳統模式需要不斷創新、升級。廣東某汽車廠積極推動工業互聯網建設和智能製造改革，爲提供“品質始終如一”的產品，和進一步強化產品品質管理體系，他們亟需對質檢環節進行智能化升級。
要解決該汽車廠的質檢難題並非易事，以最後一道質檢工序——全車車燈質檢爲例，有兩道關必須要把好：一是檢測車燈有無裝錯？由於現代汽車製造普遍採用混線生產機制，同一條流水線上，要流過不同車型的車燈，且這些燈外觀差別不大，極有可能裝錯，出現張冠李戴；二是檢測車燈有無毛病？能不能點亮？示寬燈、大燈、轉向燈、霧燈、剎車燈、倒車燈…...檢查點多達22處！
此次方案基於BG大游AI服務器+Intel CPU而打造，最大的優勢就是將Intel最新的技術賦能到AI質檢上，特別是支持推理計算加速的AVX-512 VNNI矢量神經網絡指令集和OpenVINO推理套件；支持INT8整型精度推理的VNNI指令集，可以對浮點精度要求不高的圖片、視頻等視覺領域大幅度提高CPU的推理能力。同時，藉助OpenVINO工具包，方案可以將基於PaddlePaddle訓練好的模型快速部署到CPU推理平臺，實現AI模型的快速轉換和場景遷移，藉助推理引擎使得CPU推理能力大幅度提升，進而提升質檢效率及精確度，最終促使該汽車廠的車燈質檢環節達到“準”、“快”、“全”的驚豔效果。
準：可自動識別多達6款車型，以及同一款車型的不同車燈配置，準確率高達99%；
快：針對單一車型的22種以上車燈，通過精確計算，檢測全程僅需1秒；
全：通過掃描車頭規格紙的二維碼自動識別不同型號，根據型號從系統中調取手工配置的產品標準進行檢驗，並存儲過程數據用於質量追溯。
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