无论最终产品是什么，质量保证对制造过程至关重要。至少，缺乏严格的控制会让消费者对公司品牌的信心产生不利影响。质量检查不充分可能会导致更严重的后果，特别是在汽车或食品饮料包装装配生产线方面。

为了向更多供应商提供更完善的质量检测框架，一家公司采用了人工智能辅助的质量检测应用程序，该应用程序可以根据客户生产的产品类型进行定制，以满足其特定需求。为了满足所有应用要求，该公司最终选择了研扬的UP Xtreme i12 作为其新人工智能辅助视觉检测系统的核心组件。

人工质量检测的局限性

制造商在寻求自动化检测应用时看重两个关键因素：相较于人工检测它能有多大改进，以及在保持有效性的同时能够运行的速度。就准确性而言，人员疲劳、员工经验水平以及所生产产品的复杂程度等因素都会影响人工检测过程中的人为错误率。

关于第二个因素，员工必须花时间确定产品样本是否符合要求的质量标准并且没有缺陷。这样做的一个明显后果是在整个生产周期中投入必要的时间和劳动力来保持质量水平。

UP Xtreme i12：通过多功能性保证质量

全面视觉覆盖

在寻找质量检验应用的产品时，该公司有多个要求。其中第一个要求是产品必须支持多个摄像头，因为系统需要从多个不同角度捕捉被检查物品的视觉数据，以确保全面覆盖。

配备了广泛的USB接口选择，包括三个运行在USB 3.2 Gen 2速度的Type-A端口和一个USB 4.0 Type-C端口，UP Xtreme i12完全能够满足这一要求。

使用Intel Iris Xe显卡的高效处理

客户选择UP Xtreme i12的第二个原因是其搭载的第12代Intel® Core™ i7处理器，该处理器的混合架构非常适合应用需求。UP Xtreme i12的CPU拥有四个针对视觉数据集快速分析进行了优化的性能核心以及八个用于高效管理后台进程的效率核心，提供了高性能、低延迟任务的理想组合——强大的原始处理能力和高效的运行。

该主板处理器平台的另一个优势是其集成的Intel® Iris® Xe图形功能。其加速的编码和解码能力有助于实时管理来自安装在主板上的摄像机的多个视频和图像数据流。此外，Intel® Iris® Xe图形套件通过高质量的视频渲染增强了应用程序，为详细的视觉检查提供更清晰的图像。

节能的AI加速

UP Xtreme i12的扩展选项可以说是其最大的优势。凭借两个M.2 2280 M-Key插槽（PCIe Gen 4.0 x4），该板可容纳两个Hailo-8™AI加速模块，提供52 TOPS的AI性能。

这些模块的集成意味着应用程序可以运行使用各种开发框架构建的高级AI模型。Hailo-8™模块的集成软件工具集还允许使用各种机器学习框架开发的算法进行训练、再训练、优化和转换，这对于考虑应用程序将为生产不同类型商品的不同公司量身定制时是一个优势。

应用架构

影响

据估计，使用人工检查进行缺陷检测的准确率约为80%，根据制造的产品或组件的复杂性和规模，在不同的行业中存在差异。与此同时，与此同时，卷积神经网络（cnn）和基于深度学习的物体检测模型在消费品和精密制造部件的评估中显示出99%或更高的一致性错误检测率。

与人工检查相比，这种应用程序在准确性和效率的提高，清楚地表明，通过部署人工智能辅助的应用程序，制造商可以建立更强大的质量保证流程，同时减少识别产品缺陷所需的时间。