边缘智能技术快速迭代，并与行业深度融合。它正重塑产业格局，催生新产品、新体验，带动终端需求增长。为促进边缘智能技术的进步与发展，拓展开发者的思路与能力，挖掘边缘智能应用的创新与潜能，高通技术公司联合阿加犀智能科技主办了“2024高通边缘智能创新应用大赛”。大赛共甄选出 36 个卓越项目，以下为工业智能质检赛道高校开发者的优秀项目分享：
▲新一代人工智能贴片机
▲全自动禽蛋光检机项目
▲螺母计数
▲智检织梦
▲锂电池质检
▲电力智能巡检一体化系统
响应国家对高端制造业转型的号召，传统制造业正积极拥抱先进的智能制造技术，以实现产业升级。视觉检测技术在工业自动化和智能制造中扮演着重要角色，主要应用于电子制造、家电制造、包装印刷、汽车制造、食品饮料等多个领域，以及消费级应用，如外观检测、扫码识别、生物识别、安防监控等。
在此次大赛中，高校开发者凭借对新技术的深刻理解和探索能力，利用前沿的人工智能技术和学术研究成果，赋能应用开发，打造出了一系列优质的工业质检作品。
新一代人工智能贴片机
贴片机，也被称作“贴装机”或“表面贴装系统”，是生产线上位于点胶机或丝网印刷机之后的关键设备，其主要功能是通过移动贴装头将表面贴装元器件精准放置在PCB焊盘上。
传统贴片机存在编程复杂、操作难度大、维护成本高等问题，即便是小型贴片机，市场价格也普遍超过万元，这些因素限制了贴片机在个人工作室、小型实验室和中小企业中的普及。
用技术优势打破性能和成本壁垒
为了解决这些问题，参赛团队利用搭载阿加犀边缘智能工具链的高通QCS6490平台边缘智能物联网开发板开发了一款千元级别的新一代人工智能贴片机，该机型以一键操作实现全自动贴片点锡，有效控制成本的同时显著提升了贴片质量和生产效率。
该设备采用图像识别和机器学习算法，能够自动精确定位焊盘位置并点锡，确保操作的一致性和精确度，精度达到±0.01mm，无需人工干预。
它能够自动识别和抓取不同尺寸和类型的电子元件，并精准贴放，支持从10mm x 10mm至300mm x 200mm的多尺寸PCB板。用户只需上传PCB工程文件，系统便能自动解析并执行点锡和贴片操作，简化了传统流程，降低了对专业技能的依赖。
新一代人工智能贴片机还具备自我修正功能，能够实时监控并自动修正贴片过程中的位置偏差和其他错误，确保每一块电路板的高质量和一致性。
高通平台让新一代人工智能贴片机更具应用优势
得益于高通QCS6490平台的高性能优势，该贴片机不仅人工智能能力卓越，并且能够快速实现本地化数据处理和智能决策，有效降低延迟，提升系统响应速度和可靠性。
对于中小企业的电子产品制造和小批量生产，该贴片机提供了一个高效、灵活的生产解决方案，降低了使用成本和操作难度，同时提升了生产效率，使企业能够迅速响应市场变化。
在高校和科研机构中，这款高性价比的设备也为教学实验和科研项目提供了便利，使得学生和研究人员能够轻松制作和测试电子电路，从而提高教学质量和科研效率。
全自动禽蛋光检机项目
除了制造业零件、产品需要质检以外，食品质量检测也尤为重要。其中，市面上禽蛋的产量基数庞大且逐年上升，传统禽蛋检测方式主要是依靠人工进行的外观检测法、水浮法、摇晃法、闻气味法等。
面对巨大的市场需求，市场上禽蛋质量参差不齐，人工检测难以统一市场标准。而通过机器智能检测，不仅能够确保禽蛋检测的标准统一化，还能提高生产效率、促进产业升级。
高通智能物联网方案让舌尖上的安全更有保障
在此背景下，参赛团队打造了一款具备智能识别、自动分拣、远程监控和数据管理等智能化功能的全自动禽蛋光检机。该设备由舵机、单片机、摄像头、电机、光源以及传送带作为主要系统硬件组成，并选用高通QCS6490平台边缘智能物联网开发板作为主控核心。
光检机结合YOLO目标检测系统，对禽蛋的外形进行精准识别，同时通过对比强光照射后好蛋与坏蛋的透光颜色和阴影差异，确判断禽蛋的内部质量，如发现不合格的禽蛋，舵机便会迅速启动，带动分拣杆将其从既定路线引导至指定区域，并实现自动化分拣。
智效合一，轻松落地
在实际使用方面，光检机用户界面简单，操作难度低，能够自动记录禽蛋的检测结果和检测时间。测试发现，该设备平均检测速度为4s一个蛋，检测准确率约为95.4%，且能在长时间运行过程中保持结果稳定。
在阿加犀边缘智能工具链的赋能下，参赛团队高效完成了采样、训练、验证和部署，使得该光检机适用于不同种类、不同大小的禽蛋检测，能检测出裂纹、污点、散黄变质等多种问题。
全自动禽蛋光检机能够快速、准确地完成大量的禽蛋检测，从而提高生产效率，降低成本，不仅对于禽蛋生产和加工企业来说具有重要意义，同时有助于推动食品生产、加工和包装行业的现代化和智能化，提升整个行业的竞争力。
螺母计数
在工业领域，标准件如螺栓和螺母是构成机械设备和结构的关键要素。确保这些标准件的准确识别和计数对于维护生产流程的顺畅和产品质量至关重要。
利用基于图像合成的数据增强技术的人工智能目标检测，能够实现对大量标准件的快速、精确识别和计数，极大提升了工作效率和准确性。自动化计数不仅降低了人为错误的风险，而且能够提供实时数据，助力企业进行库存管理和生产调度，优化生产效率。
针对这一需求，参赛团队基于高通QCS6490平台边缘智能物联网开发板打造了螺母螺栓计数项目，该项目主要依托目标检测算法和合成标注方法，对工业标准件进行检测和计数。
智能图像识别提升标准件计数效率与准确性
在螺栓和螺母的计数过程中，有效识别图像中的物体是关键挑战。为此，团队采用了目标检测算法和合成标注算法，基于阿加犀边缘智能工具链进行高效训练。这些算法不仅能有效识别图像中的物体，而且在训练过程中能够自动计算指标、自动判优，实现快速检测螺母和螺栓。
考虑到螺栓和螺母作为工业标准件，其图像间的差异主要在于目标物背景、数量、放置方向或位置，传统标注方法耗时长、效率低、成本高。因此，团队利用标准件的透明背景图片和有限的工业场景背景图片，系统自动完成数据增广，并与背景图片合成，生成大量模拟图片并自动完成标注，显著提高了效率和降低了成本。
高精度检测提升工业自动化与智能制造效能
实际场景测试显示，螺母螺栓计数项目的准确率达到99.89%，召回率为97.64%，MAP97.89，MAP50为98.77。这些数据综合表明，该项目的模型在预测准确性、检测完整性以及整体性能方面表现出色，具有很高的实用价值和可靠性。
该项目能够在生产线质量控制中实时检测螺栓与螺母，确保组装的准确性，有效提升生产效率和产品质量，降低人工成本和人为失误。这对于提升工业自动化和智能制造水平，以及推动工业4.0的发展具有重要意义。例如，在包装检测环节确保产品包装前配件和轴承的完整性，在库存管理中自动识别和统计库存中的螺栓螺母数量，提高库存管理效率等。
智检织梦
纺织行业面临着人工质检效率低、易出错的问题，而用户对布料质量的要求日益提高，这使得纺织企业对高效、精确的质量检测需求愈加迫切。与此同时，随着智能质检技术的不断成熟和成本的降低，越来越多的智能质检解决方案提供商进入市场，为纺织企业提供了更多选择。
此外，国家和地方政府对纺织业转型升级的政策支持，鼓励企业加大科技投入，提高产品质量和附加值，促使越来越多的纺织企业关注并引入智能质检技术，以满足市场对高质量纺织品的需求。
机器视觉驱动布匹检测智能化
为此，参赛团队开发了一款基于工业智能质检的布匹瑕疵检测系统，利用先进的图像识别和深度学习技术，实现对纺织品生产过程中的瑕疵精准检测，帮助企业及时调整生产流程，减少废品率。同时，通过大数据分析，系统能够预测和预防质量问题，有助于企业优化纺织品的生产过程。
该系统采用卷积神经网络（CNN）进行图像识别，训练模型以识别各种布匹瑕疵。与传统图像处理技术相比，CNN能够更准确地识别布匹中的瑕疵，如色差、破损和污渍等。
边缘智能方案提升工业质检效率与性价比
通过阿加犀边缘智能工具链进行优化模型的优化，该系统能够适应不同材质、纹理和颜色的布匹，并在处理大量图像的同时保持高精度，显著优于传统人工检查和简单图像处理方法。此外，基于高通QCS6490平台边缘智能物联网开发板的硬件解决方案易于集成到现有生产线中，降低了改造成本。
尽管市场上已有类似产品并且功能齐全，但在阿加犀边缘智能工具链和高通平台的支持下，“智检织梦”项目展现出了低成本、易部署和持续优化算法的显著优势。参赛团队还从纺织企业获取了足够的样本进行实验优化，能够快速适应市场变化，提供定制化解决方案，有望帮助更多纺织企业实现自动化和智能化的质量检测，从而提升企业竞争力。
锂电池质检
随着新能源汽车行业的迅猛发展，锂电池作为其核心动力源，被誉为电动汽车的“心脏”和能源供应的“发电站”，其需求也迅猛增长。与此同时，锂电池应用领域的扩大也带来了对质量检测和安全性能的更高要求。传统的人工质检和基础机器辅助质检不仅耗时耗力，而且成本高昂。因此，智能化质检模式有望成为行业发展的新突破。
高通平台赋能，实现高精度质检与无人化操作
针对这一需求，参赛者利用高通QCS6490平台边缘智能物联网开发板，打造了一套锂电池智能质检系统。该系统依托高通平台的高性能和机器视觉技术的高准确性、高精度优势，为锂电池的安全质检提供了坚实的技术支持。同时，系统采用边缘计算技术，实现了低延迟和带宽优化，使得检测过程更加迅速和精确。
具体来说，该系统通过建立多个数据库，存储了多种锂电池样本，使用阿加犀边缘智能工具链进行模型训练和优化，从而实现了对电池的纹理、颜色、形状、位置、方向、视角、光照、亮度、位姿、变形、涂污、遮挡、缩放、浓淡、模糊、噪声、扭曲等多维度检测，准确识别电池中的缺陷和不良品。系统在保证多线程处理能力的同时，实现了高精度检测。
此外，系统还能自动统计检测结果并进行分类，提醒质检员关注关键质检项目，并辅助录入质检报告。这不仅实现了电池生产过程中的无人化操作，而且在确保产品质量的同时，降低了人力成本，提高了生产效率和安全性，具有重要的实际意义和应用价值。
变电站电力智能巡检一体化系统
目前，传统的电网巡视方式存在许多不足，效率低下、成本高昂、失误频发以及高风险等难点痛点，严重制约了电力系统的安全和稳定性。
为了应对这些挑战，参赛者提出了一种基于PP-YOLOE与U-Net等多种先进算法的解决方案。该方案能够对电力设备的漏油、渗油、位置指示不正确、避雷器泄露电流表等多种缺陷进行检测，实现对电网设施和环境的自动化、精细化巡检。
系统集智能巡视、分析与巡检功能于一体，实现数据的高效收集、人员的精准检测与多区域的实时监测。图像处理精细迅捷，数据集成智能高效，减少资源消耗，提升复杂情况处理能力，强大且便捷。
通过使用高通QCS6490平台边缘智能物联网开发板，并引入先进的阿加犀边缘智能工具，该系统能够高效实现对电力系统进行全方位、无死角的监控。同时，系统提供网页端和移动端双端可视化平台，功能全面、操作简单、界面简洁。
目前，该项目已与企业达成合作，获取了某地区发电站数十万图片，从中挑选合适的项目训练数据集。在海量数据的支持下，整个系统能够有效降低工作出错率和风险，同时大幅提升巡检效率，有望确保电力系统的平稳运行，为人们的日常生活提供稳定、可靠的电力供应。
