1.命题方向
智能计算
2.题目类别
算法(模型)类
3.题目名称
基于图像识别的主板质量检测系统
4.背景说明
【整体背景】
随着人工智能技术的发展,包括人体行为识别、目标检测、目标跟踪、语音识别等在内的各个计算机领域的应用都取得了长足进步,业界普遍对人工智能的发展持乐观态度。人工智能技术将在未来给世界带来巨大影响,并成为新一轮的科学盛宴。于此同时,相关技术也逐渐经历从理论研究到应用落地的转变,正慢慢从实验室走向真正的市场。从行动到智能,从机器到机器人,这个过程将重塑整个世界。“智能x”将成为一种创新时尚。人工智能将广泛应用于国防、医疗、工业、农业、金融、商业、教育、公安等领域。这将导致新的模式和商业模式以及产业结构的深刻变化。在生产方式方面,高水平人机协同正在成为主流的生产和服务方式,跨界融合成为重要经济形态,共创分享成为经济生态基本特征,个性化需求与定制成为消费新潮流。智能经济时代,通过发掘数据和知识作为新的生产要素的价值,通过发掘智能算法作为新的生产力的价值,通过变革生产、营销、服务的组织模式,都会极大地提高各行各业的生产效率,形成新的产业形态。
【公司背景】
陕西长安计算科技有限公司是由陕西电子信息集团与深圳市宝德计算机系统有限公司共同出资设立的混合所有制公司,以服务器和PC整机研发、生产、销售和为客户提供云计算综合解决方案为主营业务,致力于成为国内一流的IT产品和解决方案提供商。公司将围绕计算产业创新、算力多元化发展大力投入,积极探索“技术+资本+人才+服务”的多维融合模式,致力于打造国产自主可控计算机知名品牌,助力传统行业数字化转型。
【业务背景】
公司为了提高产品的合格率,往往需要去设置一个质检的环节,质检这项环节不仅减少了企业的损失,还大大提高了产品的质量。但传统的人工质检抄写结果容易出错,造成人力物力的浪费;且纸质版质检异常追溯困难,历史数据查询困难,无法有效追踪改善。并且人工质检对质检完毕后的异常情况汇总等工作也无法高效完成;以及人工质检存在管理上的风险,漏检、未检、质检人员人身安全都是作业过程中存在的问题。因此企业希望利用智能质检替代人工质检,由于开发一个完整的智能质检检测系统过于庞大,因此本题选取电脑主板作为质检产品,开发基于图像识别的主板质量检测系统。
5. 项目说明
【问题说明】
本题着力于解决传统人工质检效率低下、容易漏检、未检等问题。其核心问题就是通过计算机视觉技术实现对主板是否瑕疵进行检测。完成包括:1.检查主板各个接口完好无损,无变形、划伤、氧化等,各芯片的字迹清晰且无损坏打磨的痕迹,固定主板的 8颗螺丝无缺少,螺丝型号一致;2.检查CPU风扇(散热器)外观完好无损,固定风扇的四颗螺丝钉无缺少,螺丝型号一致,CPU风扇接线正确;3.该系统还应能对检测过程中发现的瑕疵与错误进行统计并生成相应报表,供企业查看改进。选手可利用传统计算机视觉方法或基于机器学习/深度学习的方法,通过对基于摄像头采集的连续图像输入中产品的完好程度进行检测和识别,输出相应的控制信号,从而完成对主板质量是否合格的检测。
【用户期望】
参赛选手结合业务需求,进行算法模型的开发,实现用计算机视觉技术来代替传统人工质检,实现提高质检效率,加强产线管理。
6. 任务要求
【开发说明】
需要对设计的应用场景有深入的了解和阐述,所开发的算法模型需满足真实的质量检测需求。
【技术要求与指标】
能够实现对摄像头拍摄的产品图像中产品是否完好,有无瑕疵进行检测和识别,并对作出相应的控制信号。指标要求:
(1)参照PC内外观检测指导书对于产品检测的准确率达90%以上;测试项目如下表:
序号 |
项目名称 |
备注 |
1 |
主板外观 |
各个接口完好无损,无变形、划伤、氧化等,各芯片的字迹清晰且无损坏无打磨的痕迹。 |
2 |
主板固定螺丝 |
固定主板的8颗螺丝无缺少,螺丝型号一致。 |
3 |
CPU风扇外观 |
完好无损,无碰伤。 |
4 |
CPU风扇固定螺丝 |
四颗固定螺丝钉无缺少,螺丝型号一致。 |
5 |
CPU风扇接线 |
接CPU_FAN接口位置;接线不能出现未插到位、插歪、插错、插反、漏插; |
(2)对于一次产品检测的时间(即从检测完产品是否合格并输出结果之间的时间)不超过200ms;
(3)能够对检测结果进行统计并生成不同维度的相应报表信息供企业进行参考决策。一般开发环境以及开发语言不限(可使用Python+OpencCV,深度学习框架可使用PyTorch、TensorFlow等)。开发过程允许使用开源代码,但需要在文档中详细注明,且其许可证需保证商业可用,不能采用商用模块。
【提交材料】
(1)项目概要介绍;
(2)项目简介 PPT;
(3)项目详细方案;
(4)项目演示视频;
(5)企业要求提交的材料:
1需求分析文档;
2系统设计文档;
3详细的设计方案(包括模型训练方案);
4测试报告;
5可实际运行的演示demo程序;
(6)团队自愿提交的其他补充材料。
【任务清单】
(1)项目立项,确定项目方向和开发方向;
(2)确定开发周期,按照计划进行项目开发;
(3)按照比赛要求按时提交相应的比赛作品材料。
【开发工具与数据接口】
(1)推荐开发语言:Python;
(2)推荐开发工具:PyCharm 等。
7.参考信息
PC内外观检测指导书和测试数据集通过网盘链接提供。
8.评分要点
本赛题评分要点参考附件一:A 类企业命题统一评分标准。