图1：SURFinpro是专门设计用于卷对卷生产的检测系统，它利用人工智能和光学测量技术，实时检测、分类和可视化缺陷。

德国弗劳恩霍夫材料与光束技术研究所（Fraunhofer IWS），专门针对卷对卷（roll-to-roll）加工应用开发了一种新型AI辅助的自动检测系统——SURFinpro，它利用AI和光学测量技术实时地检测、分类和可视化缺陷，可以快速、高分辨地获取表面三维信息。

卷对卷加工是指从一卷基材（如箔、柔性玻璃或塑料）开始，并在该基材上连续施加非常薄的多个层，以形成输出卷的制造过程。一旦材料卷加工完成后，就可以将其切割成合适的成品尺寸。

这种工艺通常用于制造薄膜晶体管和半导体等产品，因为它可以降低生产成本。表面计量团队负责人christopher Taudt透露，在开发这种检测解决方案的过程中，Fraunhofer团队与一家生产有机太阳能电池片的客户合作，据悉这种电池片的制造成本非常高昂。

卷对卷生产线通常以4~6m/s的速度运行一卷片材，通过大规模的工业生产环境。一卷片材的长度通常为200~300m。直到最近，几乎所有的此类检测都是由人工进行的，不仅检测速度较慢，劳动密集度很高，而且检测得也不是很彻底，最终导致更多的材料浪费。

“客户的生产线通常使用2~3m宽的材料卷。”Taudt说，“Fraunhofer团队的目标是开发一种自动检测系统，当材料沿着生产线移动时，该系统可以比人工检验员更详细地“看到”材料的整个表面，并检测、识别和准确标记微小缺陷，如皱纹、颗粒、气泡，以及生产过程中早期的其他此类不规则现象，并准确地确定这些缺陷的位置。”这些缺陷是人工检验员可能会错过、甚至可能看不到的。

“我们的目标是减少必须丢弃的材料数量。通过实时有效地定位较小区域内的缺陷，可以减少材料浪费。”Taudt说道。

构建解决方案

Fraunhofer IWS团队在生产线末端安装了四台IDS Imaging Development Systems公司的U3-3000SE相机和四台z-Laser公司的ZX-20激光器。每台相机安装在片材表面上方90°的位置；每个激光器置于相机的一侧，并以稍微陡峭的角度对准片材。激光将光束投射到材料卷上，材料卷会将光束反射回来。然后，相机逐帧捕捉发射光的图像。

Taudt解释说：“想象一下观看我们的手机表面。如果直视屏幕，我们最容易看到的是自己的影像，就像照镜子一样。但是如果将屏幕稍微倾斜，让光线照射到屏幕上，我们就会看到屏幕上存在的污迹和指纹。”

每台相机和激光器覆盖一个单独的部分，或称为片材的“切片”，提供四种不同的视图，并将数据传输到与每台相机相连的各个NVIDIA Jetson计算机；每台相机都以200~300fps的帧率运行。一台较大的工业PC作为主控制计算机，通过电缆连接到较小的计算机，并协调来自较小计算机的数据，将材料表面的连续视图“缝合”在一起。如果存在缺陷，当激光照射到它时，缺陷部位将以3D图像显示出来。

中央计算机使用该团队编写的AI软件，将各帧图像缝合成一幅连续图像，以识别潜在的缺陷和像差，标记它们，勾勒它们的形状，并精确定位它们在片材上的确切位置，所有这些都是实时进行的。而且，中央计算机可以由一名员工监控，而不是由多个人工检验员监控。整个系统在现场设置、运行。

未来计划

目前，SURFinpro检测系统尚且不太可能很快成为一种“开箱即用”的解决方案，因为大多数可能需要它的公司都是新成立的公司，他们的制造环境和流程都是其业务所特有的。尽管如此，Taudt表示，“虽然每个SURFinpro系统都必须根据客户的具体需求进行适当定制，但是团队将继续努力使SURFinpro适用于其他行业（如检测硅等产品材料）和更大的材料卷。”