水泥跟我们的居住环境息息相关，作为现代建筑业的基础材料之一，水泥质量的优劣对于建筑工程的整体质量有着重要的影响，因此提高水泥质量检测工作对于确保建筑工程质量来说至关重要。

日前，针对传统的水泥净浆检测，深兰科技率先推出基于卷积神经网络、图像分类与识别技术的AI视觉尺寸检测系统，完成对水泥净浆质量检测的自动化改造，提高了检测质量和效率，改善了工人的工作环境。

AI加持，完成全流程自动化水泥检测

当下，水泥净浆的搅拌主要以人工模式为主，要在AI的加持下完成自动化检测需求，就需要做到将配比环节、搅拌环节、倒模环节、检测环节全部实现自动化。针对此问题，深兰科技工业算法团队推出了完整的软硬件解决方案。

深兰水泥净浆自动化检测示意图

首先是原料配比和自动搅拌自动化：通过设备完成自动精准获取配比原料，再通过机构将配比好的原料自动倒入搅拌桶内，自动启动搅拌机构进行搅拌。

其次是精准摊平浆液：待搅拌完成后，将搅拌好的混合浆液倒入模具中，再通过机构自动将模具移出，移出过程中对椎体内残留浆液进行刮出，使得浆液能够充分流出并自然摊平，整个过程中侧面相机会计算从移动椎体至浆液完全摊平基本不移动的整个时间以供计算流量。

最后进行拍照检测：待浆液完全摊平后，自动机构带着另一台高清检测相机精准的移动至检测位置对浆液进行拍照取图，取图完成后相机返回安全位置并输出结果，系统将检测图片和结果呈现在显示设备上，并自动将检测完成的浆液从检测台刮至回收桶给出完成信号，操作工人可将回收桶及前序玻璃板搅拌头等配件取出清洁并更换备件进行下一批次净浆检测流程。

可以发现，整个流程操作完全自动化，相对于传统的人工搅拌和尺寸测量，深兰AI视觉尺寸检测系统优势明显，它不仅是非接触式而且稳定性高，同时可以降低成本，节省大量劳动力，大大提高生产效率和产品质量。

“软硬兼备”核心技术，助力工业检测升级

对于如何实现水泥净浆这种高难度的质量检测，深兰科技技术团队表示，主要是项目经验积累，团队在无数个项目案例中提炼出了一些核心技术，例如像小样本自动图片生成系统，训练模型实时性优化等。

小样本自动图片生成系统是指通过图像处理算法自动生成训练样本，避免重复搜集相似图片，并且使模型更加智能化，可以无视部分旋转、缩进、平移、色差、光照强度等问题。

训练模型实时性优化是指深兰科技算法引擎通过模型优化、算法优化、指令优化提升整体检测速度，且针对神经网络的众多参数进行冗余判断、提出无关特征变量、缩小文件，提升准确率。

深兰科技5G＋AI边缘计算产品－泰山系列

除了软件算法领域的核心技术，深兰科技还研发了基于工业领域的5G＋AI边缘计算硬件产品，包括泰山、嵩山和衡山等AI边缘计算系列产品，在算力、算法兼容、性能、功耗与应用场景等多方面为工业等领域使用者提供了较为全面的边缘计算解决方案。

AI检测PK传统检测，准确率更高

当下，自动化生产线上产品的检测仍然依赖于人工目检和传统机器视觉检测方法。传统机器视觉检测（如比对法）解决了人工目检的一些做不了、做不好以及人做成本高的问题。与传统机器视觉检测方法相比，基于人工智能的检测方法将在减少对光照、摆放位置、传输速率等外在因素依赖程度，在对产品的正常和缺陷情况下的大量图像进行充分训练的情况下，将为产品的主要和非主要特征提供更高的准确率。

AI检测主要是通过特征设计来获取图像特征，深兰科技的算法研究人员基于所掌握的深厚的专业技术知识和丰富的工程技术经验等对图像进行研究比较分析，确认可用于图像识别的特征，再利用各类图像处理方法获取所需要的图像特征数据，用于有效地判别和分析。

目前，深兰科技的AI检测技术已经应用于多个工业生产环境下，如金属生产，汽车航空零部件，纺织印染生产，药品及仪器生产，玻璃生产和电子元器件等，实现95％～99％的最终准确率。在人工智能技术应用于工业制造业领域，已经实现全行业的技术及经验积累，未来这一技术还将复制到更多领域，助力实现我国工业领域的改造升级。