AI助力工業(yè)領(lǐng)域，給機(jī)器裝上“眼睛”

AI助力工業(yè)領(lǐng)域，給機(jī)器裝上“眼睛”

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，驅(qū)使視覺識別技術(shù)在各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在數(shù)字表示中感知圖像和電影的方法被稱為計(jì)算機(jī)視覺。計(jì)算機(jī)視覺用于機(jī)器學(xué)習(xí)和AI，以訓(xùn)練模型以檢測特定模式并將數(shù)據(jù)存儲在其人工存儲器中，然后可用于預(yù)測現(xiàn)實(shí)生活中的結(jié)果。

人類視覺類似于計(jì)算機(jī)視覺，除了人們有一個良好的開端。人類的視覺受益于一生的上下文，教它如何區(qū)分物體，它們有多遠(yuǎn)，它們是否在移動，以及圖像是否不正確。

       計(jì)算機(jī)視覺教計(jì)算機(jī)執(zhí)行類似的任務(wù)，但使用相機(jī)，數(shù)據(jù)和算法而不是視網(wǎng)膜，視神經(jīng)和視覺皮層，它必須在很短的時間內(nèi)完成。

AI視覺識別技術(shù)通過模擬人類視覺系統(tǒng)，使計(jì)算機(jī)能夠理解和識別圖像和視頻中的內(nèi)容，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對復(fù)雜環(huán)境的感知和理解，還可以從中獲取有價值的信息，并做出智能決策。

AI技術(shù)的突破性發(fā)展，如Meta的SAM模型，為機(jī)器視覺的底層技術(shù)賦予了強(qiáng)大的智慧。傳統(tǒng)領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用正逐漸向非標(biāo)準(zhǔn)化領(lǐng)域擴(kuò)展，特別是在3C消費(fèi)電子等行業(yè)，機(jī)器視覺的智能化圖像識別能力得到了廣泛應(yīng)用，顯著提高了生產(chǎn)效率和安全性。

如何讓機(jī)器學(xué)會感知和思考？傳感器通過與物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、AI等技術(shù)深度融合，短短毫秒就能把檢測結(jié)果傳遞到顯示屏上。因此AI技術(shù)為目標(biāo)檢測提供了新的可能性。傳統(tǒng)方法依賴于手工設(shè)計(jì)特征和分類器來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測，這種方法需要大量的人力和時間成本，并且無法處理復(fù)雜多變的場景。相比之下，基于深度學(xué)習(xí)算法的目標(biāo)檢測方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖像進(jìn)行特征提取和分類，在準(zhǔn)確性和效率上取得了巨大進(jìn)步。并且通過深度學(xué)習(xí)算法，機(jī)器人以從大量的圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到豐富的特征，并建立起物體識別模型。AI大模型，尤其是深度學(xué)習(xí)模型，能夠從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的特征表示，從而提高對圖像中物體的識別和分類的準(zhǔn)確性。

安森美圖像傳感器助力工業(yè)機(jī)器視覺

同樣，AI技術(shù)在行為分析領(lǐng)域取得了重要進(jìn)展。傳統(tǒng)方法主要依賴于手工設(shè)計(jì)規(guī)則來定義各類行為，并進(jìn)行相應(yīng)的判斷和推理。然而，這種方法難以覆蓋所有可能的情況，并且需要大量專家經(jīng)驗(yàn)和人力投入?；谏疃葘W(xué)習(xí)算法的行為分析方法通過對大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，使機(jī)器能夠自動學(xué)習(xí)到行為模式，根據(jù)輸入圖像或視頻進(jìn)行準(zhǔn)確分類和判斷。

更主要的是，AI大模型可以在同一個框架下同時處理多個視覺任務(wù)，如物體檢測、語義分割、姿態(tài)估計(jì)等，提高了系統(tǒng)的多功能性。通過這些提升，AI大模型顯著增強(qiáng)了機(jī)器視覺系統(tǒng)的性能，使其能夠更好地適應(yīng)多樣化和動態(tài)變化的環(huán)境，滿足工業(yè)、醫(yī)療、安防等領(lǐng)域?qū)Ω呔纫曈X識別的需求。

目前的AI大模型往往設(shè)計(jì)為通用模型，能夠處理多種不同的視覺任務(wù)，提高了模型的可重用性和擴(kuò)展性。

AI在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)視覺作為一門應(yīng)用學(xué)科正在擴(kuò)展到各個領(lǐng)域。從人工智能研究到機(jī)器學(xué)習(xí)，它在幫助機(jī)器識別自然環(huán)境中的各種類型的事物方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

AI智能機(jī)器視覺檢測須具有自適應(yīng)性和直觀性，這是AI產(chǎn)品質(zhì)檢解決方案的理想選擇。AI智能機(jī)器視覺檢測的其中一項(xiàng)應(yīng)用就是圖像智能識別，在工業(yè)領(lǐng)域?qū)в忻鞔_信息的標(biāo)識，OCR、一維碼、二維碼等常有識別需求。簡單地說，就是利用機(jī)器來進(jìn)行視覺處理、分析、理解影像，認(rèn)定出各種對象和目標(biāo)。視覺整體解決方案影響到整個AI智能機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)的處理效率，是視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵所在，虛數(shù)科技為AI智能機(jī)器視覺檢測領(lǐng)域提供了產(chǎn)業(yè)化的整體解決方案，確保流水線路運(yùn)營地穩(wěn)定性和計(jì)算速度，致力于打造智慧視覺行業(yè)信賴品牌。

       計(jì)算機(jī)視覺是唯一一種技術(shù)，它為支持人工智能的小工具提供了有效執(zhí)行的優(yōu)勢，從簡單的家庭任務(wù)到識別人臉，檢測自動駕駛汽車中的事物，以及在戰(zhàn)爭中與對手作戰(zhàn)。

計(jì)算機(jī)視覺在人工智能中的應(yīng)用正在擴(kuò)展到汽車、醫(yī)療保健、零售、機(jī)器人、農(nóng)業(yè)、無人機(jī)等自主飛行和制造業(yè)等新興行業(yè)。

機(jī)器視覺檢測技術(shù)在焊接質(zhì)量檢測中的應(yīng)用

實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中不僅要有模型算法，也要適配合適的硬件和部署方案，這樣算法才能轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。OpenVINO開源工業(yè)缺陷檢測的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方案，提供了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練及優(yōu)化的全流程可復(fù)用方案，適用于多種制造業(yè)場景。

OpenVino是英特爾推出的一種開源工具套件，用于優(yōu)化和加速深度學(xué)習(xí)模型的推理。它提供了一系列的庫和工具，可以在英特爾的核芯顯卡上實(shí)現(xiàn)高性能的推理加速。OpenVino可以應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域的質(zhì)量檢測、缺陷檢測等任務(wù)，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

OpenVino可以用于圖像和視頻的識別和分析,例如人臉識別、物體檢測、行為分析等?？梢詰?yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域的質(zhì)量檢測、缺陷檢測等任務(wù),提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

OpenVINO? DevCon 2024盛大啟動：英特爾以技術(shù)之力，攜手開發(fā)者共筑AI未來

基于INTEL 11代芯片Tiger Lake 在AI 套件OPENVINO上所開發(fā)之智合科技車聯(lián)網(wǎng)暨駕駛行為解決方案

英特爾攜眾多合作伙伴以OpenVINO?推動多領(lǐng)域AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展

質(zhì)檢是工業(yè)生產(chǎn)中重要的環(huán)節(jié)之一。傳統(tǒng)質(zhì)檢大量依賴人工，人工存在個體差異，不利于保證質(zhì)量一致性。在泛半導(dǎo)體AOI光學(xué)檢測等領(lǐng)域，機(jī)器視覺替代人工已經(jīng)得到了成熟應(yīng)用，但基于傳統(tǒng)CV計(jì)算機(jī)視覺算法的機(jī)器視覺系統(tǒng)難以應(yīng)對缺陷位置隨機(jī)出現(xiàn)的情況。在此背景下，基于AI算法的工業(yè)質(zhì)檢方案出現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)了從人工設(shè)計(jì)特征和規(guī)則到AI從大量數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)的突破。AI工業(yè)質(zhì)檢能夠解決工程建筑、消費(fèi)電子、能源電力、汽車、鋼鐵、化纖等制造行業(yè)不同的痛點(diǎn)，滿足不同的需求。

基于Intel神經(jīng)計(jì)算棒NCS2的智能機(jī)器手臂之視覺系統(tǒng)方案

研華RK3588 SMARC 2.1核心模塊ROM-6881助力機(jī)器視覺應(yīng)用智能升級

波創(chuàng)機(jī)器視覺新能源汽車電池托盤線模塊化解決方案

3D工業(yè)視覺傳感器—革新3C行業(yè)的精密檢測與自動化生產(chǎn)流程

AI視覺識別技術(shù)可以幫助實(shí)現(xiàn)自動化安全生產(chǎn)和質(zhì)量控制。通過皮帶跑偏識別、儀表盤識別等實(shí)現(xiàn)安全監(jiān)管，以及工業(yè)視覺識別檢測產(chǎn)品的外觀、尺寸、缺陷等特征，AI視覺識別技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的自動監(jiān)測和分揀。這有助于提高生產(chǎn)效率、降低成本，提升產(chǎn)品質(zhì)量和用戶滿意度。

機(jī)器視覺是進(jìn)步最大、發(fā)展最快的領(lǐng)域之一。根據(jù)相關(guān)研究，全球計(jì)算機(jī)視覺市場規(guī)模在 2020 的價值為 113 億 2000 萬美元，預(yù)計(jì)從2021 到 2028 的復(fù)合年增長率為 7.3% 。        

    利用汽車微控制器上的邊緣AI檢測駕駛條件

利用AI缺陷檢測系統(tǒng)提高PCB質(zhì)量

光圖智能輪廓測量/缺陷檢測系統(tǒng)用實(shí)力“說話”

AI視覺軟件在PCB板焊點(diǎn)檢測中的成功應(yīng)用

盡管AI工業(yè)質(zhì)檢行業(yè)得到了迅速的發(fā)展和應(yīng)用，但仍存在一些問題。由于不同行業(yè)和產(chǎn)品之間的差異性較大，AI工業(yè)質(zhì)檢系統(tǒng)需要針對不同場景進(jìn)行定制化的開發(fā)和優(yōu)化，這增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。其次，一些傳統(tǒng)的工業(yè)企業(yè)對新技術(shù)持保守態(tài)度，對新技術(shù)的接受度和信任度較低，這影響了AI工業(yè)質(zhì)檢系統(tǒng)的推廣和應(yīng)用。此外，一些AI工業(yè)質(zhì)檢系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性還需要進(jìn)一步提升，以提高檢測精度和效率。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的不斷擴(kuò)展，AI工業(yè)質(zhì)檢系統(tǒng)還需要不斷升級和優(yōu)化，以適應(yīng)新的市場需求和技術(shù)趨勢。