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摘要：5G+边缘 AI 的无线大带宽传输、智能化识别、低时延本地处理、安全稳定等特点，在一定程度上解决了工业质检检测难度高、人力成本居高不下、检测效率低下等问题。主要介绍2种常见的基于5G+边缘AI的工业质检应用实现架构，并从多个维度进行对比，为实际应用提供选择建议。同时根据检测对象和环节的不同，总结了4类5G+边缘AI在工业质检中的应用。
关键词：5G；AI；边缘；工业质检；MEC
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2021.07.019
工业质检现状及发展趋势
在汽车、3C 产品、芯片、光伏等领域，工业质检是不可或缺的环节，极大影响着产品产出质量和速度。工业质检目前存在以下痛点和挑战。
a）检测难度大：工业产品复杂度和精细化程度不断提高，主要体现在零部件体积变小、样式和种类众多、形状不规则化、更新换代频繁等多个方面，这些大大提高了质量检测和控制的难度。
b）人力成本居高不下：目前，工业质检仍大量依赖人工方式。通过人工长时间、大批量的流水检测来判断工业零部件和设备的质量，这样的方式受人工经验和主观因素的影响大，对质检人员的专业素质要求较高。虽然部分企业也陆续引入了高精度检测设备，但仍然要求操作人员具备一定的专业检测知识。为保证检测效果和质量，需进行大量的人员岗前培训。此外，高强度和重复性的流水检测，对质检人员的视力、体力造成极大的冲击，人员流失屡见不鲜。为维持企业正常运转，挽留质检人员，须进一步提升人力成本。
c）检测效率低下：工业质检速度和稳定性受质检人员技术水平、经验等限制存在不确定性。质检人员在长时间高强度工作环境下，容易出现精力分散、情绪波动等问题，影响检测效率。
随着行业竞争的日益激烈，劳动密集型的工业质检方式已经难以适应市场的发展变化。为实现更高效能的生产制造能力、更高品质的产品质量控制和更低的人力成本，获取竞争优势，智能化转型成为工业质检的发展趋势。
