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維視智造VisionBank AI:更實用的產(chǎn)品,是與市場深度同頻

作者: 時間:2022-07-18 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

是一套綜合系統(tǒng),其核心的驅(qū)動力來自于成像、算法、算力和應(yīng)用四個環(huán)節(jié)。切合市場需求,為機器植入更敏銳的“眼睛”和更智能的“大腦”,是行業(yè)不斷研究的課題,這其中,軟件和算法是系統(tǒng)實現(xiàn)的技術(shù)核心。從賦能“制”造到升級“智”造,算法完備、高效穩(wěn)定,通用性和易用性兼顧的軟件平臺,將快速拉動工業(yè)制造行業(yè)的數(shù)字化降本增效,提升企業(yè)產(chǎn)品競爭力。

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/202207/436363.htm

研發(fā)創(chuàng)新與市場同頻 打造工業(yè)視覺算法平臺實力之作

從視覺硬件到軟件平臺,作為行業(yè)一體化解決方案提供商,20年來,見證并參與了國內(nèi)外機器視覺的發(fā)展,積累了豐富的行業(yè)和客戶經(jīng)驗。智能制造的實現(xiàn)離不開生產(chǎn)線與工業(yè)視覺的齊頭并進、共同研發(fā)升級。從不脫離工業(yè)現(xiàn)場談新技術(shù),

面對算法技術(shù)快速人工智能化的大趨勢,基于多年深刻的行業(yè)認知,在早已經(jīng)過市場實踐驗證的自研軟件算法平臺VisionBank之上,隆重推出了解決市場新需求的通用智能工業(yè)視覺算法平臺——VisionBank AI。

相對于當前行業(yè)內(nèi)以傳統(tǒng)算法或以深度學(xué)習為核心的軟件,VisionBank AI將維視20年的傳統(tǒng)算法積累和深度學(xué)習有效融合,最新版本幾乎可以完成任何行業(yè)內(nèi)任何場景下的圖像處理任務(wù)。同時,隨著新算法、新技術(shù)和創(chuàng)新應(yīng)用方法的不斷發(fā)展,VisionBank AI將在其優(yōu)秀的項目開發(fā)架構(gòu)及系統(tǒng)架構(gòu)之上快速完成升級迭代,從而解決更多的場景問題。

大道至簡 一個平臺降“雙本”

Visionbank AI創(chuàng)新性地融合了傳統(tǒng)視覺與深度學(xué)習算法,并基于OpenVINO的硬件加速,可幫助制造業(yè)用戶快速構(gòu)建自己的深度學(xué)習解決方案,在簡化開發(fā)流程、提高檢測準確性的同時,可以有效的幫助用戶節(jié)省部署成本。主要體現(xiàn)在兩個方面:

一、完善、穩(wěn)定、易用、高效的平臺,促進人工降本。制造業(yè)用工荒及用工成本居高不下,是近些年來廣為人知的行業(yè)痛點,而部署工業(yè)視覺系統(tǒng)時,功能齊全、操作簡單、處理快速的軟件平臺,即使安排極少、經(jīng)驗尚缺的操作人員,也可短期上手——

1.VisionBank AI不是深度學(xué)習技術(shù)火熱后的新產(chǎn)品,而是將深度學(xué)習技術(shù)深度融合到一個具有20年應(yīng)用積淀的軟件中的升級產(chǎn)品,已經(jīng)經(jīng)受了大量行業(yè)驗證和認可的IO、PLC協(xié)議、圖像存儲等功能全部內(nèi)置,功能更完備,系統(tǒng)更穩(wěn)定,從而為客戶減少現(xiàn)場維護人員,減少產(chǎn)線投訴和損失,降低維護和服務(wù)成本,提升整體的設(shè)備體驗;

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2、在Visionbank AI平臺上使用AI模塊,用戶只需要完成“圖像采集、圖像標注、模型訓(xùn)練、工程部署”四步,即可完成深度學(xué)習項目實施,步驟簡潔明了;

3、創(chuàng)新的“深度學(xué)習過濾”工具,可先以傳統(tǒng)算法實現(xiàn)“0漏檢,高過檢”,再用“深度學(xué)習”過濾“過檢”中的誤判情況。該方案不僅能實現(xiàn)“0漏檢”下極低的“過檢率”指標,對訓(xùn)練數(shù)據(jù)量要求更進一步降低——“過檢”情況下,提高檢測指標,即可快速獲取大量負樣本數(shù)據(jù),“NG”產(chǎn)品數(shù)據(jù)獲取不再是問題;

4、得益于多年研發(fā)實踐對傳統(tǒng)算法的深刻認知,維視團隊打造的VisionBank AI將傳統(tǒng)算法的能力幾乎應(yīng)用到了極致,凡是傳統(tǒng)算法能夠解決的應(yīng)用場景,VisionBank AI全部觸達。并在此基礎(chǔ)上,只把深度學(xué)習技術(shù)應(yīng)用在兩個方面:傳統(tǒng)算法無法解決的場景及采用深度學(xué)習技術(shù)時效率和穩(wěn)定性更高的場景;

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(VisionBank AI傳統(tǒng)算法可檢出的“隱裂”缺陷)

5、高分辨率圖像下的高精度、高速度智能特征匹配一直都是行業(yè)難點問題。VisionBank AI的核心圖像處理算法始終看齊國內(nèi)外最前沿技術(shù),最新開發(fā)的第四代“特征匹配算法”相對于第一代算法,匹配速度提升了11倍,支持以下異常特征匹配:特征被部分遮擋、特征大小有縮放、特征扭曲變形以及特征顯示不全等。

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(匹配定位+線芯檢測502個對象,總耗時103毫秒(500萬像素)

二、對平臺算力要求降低,精簡項目成本。VisionBank AI在線推理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型均基于OpenVINO進行了模型優(yōu)化,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型既支持GPU推理,同時也支持CPU推理。優(yōu)化后的模型,對算力平臺的要求最高可降低16倍(不同類型的模型優(yōu)化結(jié)果有差異)。VisionBank AI的在線推理可以全部基于CPU完成。因此,在企業(yè)生產(chǎn)項目管理流程中,可直接借助CPU算力進行AI大規(guī)模數(shù)據(jù)推理,降低GPU使用需求,從而優(yōu)化成本控制。

三生萬物 系統(tǒng)應(yīng)用隨處達

VisionBank AI面向任何可能的機器視覺項目應(yīng)用?;?/span>VisionBank AI開發(fā)工程項目遵循樹狀分支結(jié)構(gòu),即:一個項目可以包含多個獨立流程,每個流程可以包含多臺相機,每臺相機可以采用多種處理算法;

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(VisionBank AI項目開發(fā)架構(gòu))

VisionBank AI還打造出了行業(yè)通用的“圖像處理流程模型”,即將整個軟件模型模塊化,用戶可以把自己的圖像處理任務(wù)依模塊分解,從不同模塊中選擇最合適的工具進行組合,即可解決非常復(fù)雜的圖像處理任務(wù)。后期遇到新的場景,軟件也可以按模塊快速迭代,解決更多的問題;

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(VisionBank AI系統(tǒng)架構(gòu))

除架構(gòu)的全能優(yōu)勢外,VisionBank AI的深度學(xué)習技術(shù)可應(yīng)用在圖像處理流程中的各個環(huán)節(jié),如:深度學(xué)習圖像增強、深度學(xué)習掩膜、深度學(xué)習定位、深度學(xué)習模板訓(xùn)練等,給傳統(tǒng)算法帶來多重驚喜;

VisionBank AI對前沿的“遷移學(xué)習”技術(shù)應(yīng)用也讓用戶在使用上更加智能化:在深度學(xué)習圖像增強、深度學(xué)習二值圖后處理等流程上使用了各種“預(yù)訓(xùn)練”模型,可以在不獲取用戶任何訓(xùn)練數(shù)據(jù)的前提下,“提前想到”用戶的預(yù)期目的。

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(“深度學(xué)習圖像增強”可以只輸出你感興趣的“鋼筋區(qū)域”)

 

復(fù)雜現(xiàn)場 案例實踐證成效

最新的行業(yè)報告顯示,從工業(yè)視覺在各行業(yè)國產(chǎn)化應(yīng)用規(guī)模來看,國產(chǎn)化替代規(guī)模較大的主要有3C電子、鋰電池、倉儲物流和金屬加工,另外汽車和半導(dǎo)體作為規(guī)模化、穩(wěn)健發(fā)展的大型制造行業(yè),隨著中國新玩家的出現(xiàn),可能會對工業(yè)視覺發(fā)展的產(chǎn)生放量影響。機器視覺覆蓋的以上行業(yè)大部分具有技術(shù)密集、產(chǎn)品更新?lián)Q代頻繁等特征,其應(yīng)用需求呈現(xiàn)出檢測精度越來越高、檢測速度越來越快、成本越來越低、場景適應(yīng)面越來越廣等趨勢。VisionBank AI正是維視智造在對市場發(fā)展的正確研判之下應(yīng)運而生的產(chǎn)品,可以更好的適應(yīng)客戶現(xiàn)場的各種復(fù)雜檢測要求,也已有了典型實踐案例:

螺紋裂紋檢測

在螺紋的生產(chǎn)加工過程中,因為各種原因會產(chǎn)生一定比例的不合格品,如果不能夠?qū)⒉缓细衿窓z測出來,會對產(chǎn)品本身的強度造成嚴重影響。采用傳統(tǒng)的視覺檢測方法對螺紋進行檢測,因為螺紋本身的紋理干擾等因素,在檢測的過程中無法檢測或者誤判率非常高,采用VisionBank AI的深度學(xué)習功能,可將誤判率大大的降低,良品率能夠達到99.9%以上。

鍵盤缺陷檢測

在電腦鍵盤字符印刷的過程中,經(jīng)常會產(chǎn)生各種印刷不良,采用傳統(tǒng)的視覺檢測方法進行檢測,粉塵、毛屑、指紋等如果殘留在鍵盤上,就會對視覺檢測造成干擾。在檢測過程中將其誤檢為字符的印刷不良,使合格品被誤檢為不合格品,從而影響產(chǎn)線的生產(chǎn)效率。針對以上存在的問題,用VisionBank AI的深度學(xué)習功能對鍵盤進行檢測,可使產(chǎn)線的誤檢率大大的降低,從而提高產(chǎn)線的檢測生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

大棗分選

在大棗的分類檢測項目的要求中,需要對多種大棗產(chǎn)品進行分類,其中每一類之間有著明顯的差異,采用傳統(tǒng)算法進行特征提取來判斷,無法實現(xiàn)批量生產(chǎn)檢測;同時,相同類別的大棗之間又存在共性,通過傳統(tǒng)的檢測方法難以穩(wěn)定的獲取到相同的元素。為了能夠?qū)崿F(xiàn)大棗的檢測分類要求,使用VisionBank 深度學(xué)習功能對大棗進行分類和檢測,就達到了很好的檢測效果。

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一體化產(chǎn)品 實力賦能千百業(yè)

機器視覺系統(tǒng)是集光學(xué)、機械、電子、計算、軟件等技術(shù)為一體,在多行業(yè)的應(yīng)用系統(tǒng),只有整體軟硬件設(shè)備完善高效的配合運行,才能達到檢測、引導(dǎo)等場景應(yīng)用效果的最優(yōu)化。維視智造作為國內(nèi)專業(yè)的人工智能與機器視覺解決方案供應(yīng)商,面向制造業(yè)企業(yè)及行業(yè)系統(tǒng)集成商,現(xiàn)已擁有成像傳感器、光學(xué)照明、光學(xué)鏡頭及以VisionBank AI為代表的計算成像算法平臺,可提供機器視覺系統(tǒng)整體方案設(shè)計、工業(yè)視覺部件、遠心光學(xué)產(chǎn)品,為客戶提供一站式先進的機器視覺整體解決方案,已合作了光伏、電子、汽車、醫(yī)藥、教育等數(shù)千家行業(yè)客戶。

搭載完備且具有行業(yè)領(lǐng)先水平的產(chǎn)品矩陣,維視智造同步在全國建立了機器視覺系統(tǒng)解決方案開放實驗室,支撐公司技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)品應(yīng)用的快速落地,與合作伙伴和客戶一起,打造良好的產(chǎn)研一體增長飛輪。在未來,維視智造將繼續(xù)以客戶需求為導(dǎo)向,以行業(yè)發(fā)展為前瞻,以精細化服務(wù)為抓手,成為智能制造浪潮之下,客戶優(yōu)質(zhì)可靠的合作伙伴。




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