IT工程师造“飞机维修安全卫士”,百度飞桨EasyDL担当“算法团队”

发布于:2022-10-14 ⋅ 阅读:(491) ⋅ 点赞:(0)

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一架飞机要在天空中安全飞行,背后需要复杂而繁重的“地面工作”。为了保障飞机安全,航线维修人员从凌晨四点就要开始早班,在每架飞机起飞前、降落后进行全面的检修,涵盖几十个检查项目、涉及成千上百个零件,这个过程中容不得一丝错漏。根据民航业有名的墨菲定律,人工检修很难做到100%不出差错。

能不能用AI来辅助航线维修员工作,为飞行安全加一道智能防线?

没有专业的算法团队、不太熟悉写算法程序,能开发出辅助检修的AI应用么?

四川赛福威飞机维修服务有限公司的IT项目负责人杨剑,就面临了这样的双重难题。

在机缘巧合了解和尝试百度飞桨EasyDL零门槛AI开发平台后,毫无AI算法经验的杨剑仅凭一人就开发出一套机务维修安全卫士系统,并在其中加入AI空速管套检测和飞行记录本检测等实用功能,已在长沙黄花机场实现落地应用,为飞行安全建起一道智能防线。

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机务维修安全卫士系统主页

小工具大保障

AI为航线维修员加智能BUFF

2019年,杨剑与AI结缘,始于想检测飞机上的盖板是否盖好。

“当时就是想是否能通过AI来实现飞机盖板状态的检测,也比对了不少技术和产品。”杨剑坦言,仔细研究了几家之后发现了百度飞桨EasyDL平台的一个突出优势:即使不会算法,也能上手进行AI应用的开发。

在AI方面并无技术积累,公司也没有专业的算法团队,杨剑思索后果断选定了百度飞桨EasyDL。清晰简便的流程指引让杨剑很快上手,创建出了飞机盖板检测的模型。

彼时,杨剑正在为长沙黄花机场搭建一套飞机维修安全卫士系统。是否能基于百度飞桨EasyDL,对飞机维修过程中的关键环节做一些AI检测功能的开发?有了先前的尝试经验,吃下了“定心丸”的杨剑决定一试。

很快,飞机空速管套和飞行记录本的检测识别成为他的“改造”首选。

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飞机上的空速管

空速管是飞机上极为重要的测量工具之一,主要用于测量气流总压和静压,通过大气压力变化率等信息,计算得出飞机速度等数据。空速管一旦出现问题,将直接影响飞机速度的测量,为飞行员提供错误的飞机速度,导致飞行风险的发生。历史上,因为空速管结冰、堵塞等问题导致的空难不在少数。

飞机降落后置于地面休息时,检修员需要为空速管套上套子,防止蚊虫等进入管子或低温导致空速管结冰堵塞。航行前,则需要将空速管套取下,确保空速管可以在飞机航行时准确测量飞行速度。

“空速管的检测非常重要,也有大量的图片数据支撑模型训练,是可行的一条路子。”选定百度飞桨EasyDL的目标检测模型后,杨剑上传并标注了几百张空速管和管套的图片,仅用几天时间便完成了空速管检测模型的训练,平均准确率达到了95%以上。

经过持续迭代和优化,空速管套AI检测的功能在2022年已正式上线机务维修安全卫士系统,辅助机务维修人员进行检查。现在,维修人员只需对飞机每个空速管位置以及取下的空速管套现场拍照,并将图像上传至机务维修安全卫士系统,系统检测核对无误后,飞机方可放行。航后检修验收工作中,只要有一个空速管没有被套子保护起来,航后工作便无法完成,AI与维修人员为空速管的检测上了双保险。

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机务维修安全卫士系统对飞机空速管和管套检测

飞行记录本是杨剑瞄准的另一个目标。当机务维修人员完成检查并处理完故障维修后,会进入飞机驾驶舱在飞行记录本上填写相关信息并签名,只有确认了这个签名,机组才能执行下一次飞行任务。杨剑同样基于百度飞桨EasyDL打造了签名识别模型,AI能够精准识别维修人员是否在飞行记录本上规定区域完成了签字动作,记录签字时间,并将已签字的图片信息发送至对应群组。飞机状况、放行时间一目了然,极大提升了机务工作效率。

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对签名进行识别

没有专业的算法团队

也能将AI进行到底

目前,杨剑打造的机务维修安全卫士系统里均已上线了这两项基于百度飞桨EasyDL打造的AI检测功能,并且顺利落地长沙黄花机场,机务维修人员每日的检修工作中都在使用。除了提高效率,辅助维修人员维护飞机安全之外,杨剑还发现了意外收获。

“为了让AI实现更好的检测效果,维修人员在对空速管、飞行记录本进行拍照的时候也需要注意一些特定的角度、距离,这样也规范了他们的操作,新员工上岗培训也有了规范可参照。”

仅凭一己之力,不需写算法就完成机务维修安全卫士系统中AI相关功能的开发——这看似不可能实现的任务,却让杨剑借助百度飞桨EasyDL成功拿下。

杨剑所遇到的难题并不是个例:不具备算法团队、不精通写代码、更没有大把预算……广大中小企业在智能化应用实践过程中,这些问题随处可见。而杨剑的探索和经验,也趟出了一条经验之路。

百度飞桨EasyDL作为面向企业的零门槛AI开发平台,零算法基础也可以定制高精度AI模型。基于产业实践的开源开放深度学习平台飞桨,EasyDL内置了丰富的百度大规模预训练模型,支持自动化模型调优,实现了智能标注、模型训练、服务部署等一站式操作,能够为企业提供相当于“一整个算法团队的能力”。

在民航业,除了空速管套检测和飞行记录本检测场景,基于百度飞桨EasyDL的飞机“螺丝松动”检测等场景也在陆续落地。而关于未来,杨剑还有更多AI+航空的探索灵感:飞机检修还有很多环节亟待AI的加持,是否能有一套更智能的AI平台系统将机场各个数据打通分析……插上“飞桨”,或许能让天空中划出更耀眼的弧线。

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