AI助力工業(yè)領(lǐng)域，給機器裝上“眼睛”

AI助力工業(yè)領(lǐng)域，給機器裝上“眼睛”

隨著(zhù)AI技術(shù)的不斷發(fā)展，驅使視覺(jué)識別技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應用。在數字表示中感知圖像和電影的方法被稱(chēng)為計算機視覺(jué)。計算機視覺(jué)用于機器學(xué)習和AI，以訓練模型以檢測特定模式并將數據存儲在其人工存儲器中，然后可用于預測現實(shí)生活中的結果。

人類(lèi)視覺(jué)類(lèi)似于計算機視覺(jué)，除了人們有一個(gè)良好的開(kāi)端。人類(lèi)的視覺(jué)受益于一生的上下文，教它如何區分物體，它們有多遠，它們是否在移動(dòng)，以及圖像是否不正確。

       計算機視覺(jué)教計算機執行類(lèi)似的任務(wù)，但使用相機，數據和算法而不是視網(wǎng)膜，視神經(jīng)和視覺(jué)皮層，它必須在很短的時(shí)間內完成。

AI視覺(jué)識別技術(shù)通過(guò)模擬人類(lèi)視覺(jué)系統，使計算機能夠理解和識別圖像和視頻中的內容，不僅能夠實(shí)現對復雜環(huán)境的感知和理解，還可以從中獲取有價(jià)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，為機器視覺(jué)的底層技術(shù)賦予了強大的智慧。傳統領(lǐng)域的標準化應用正逐漸向非標準化領(lǐng)域擴展，特別是在3C消費電子等行業(yè)，機器視覺(jué)的智能化圖像識別能力得到了廣泛應用，顯著(zhù)提高了生產(chǎn)效率和安全性。

如何讓機器學(xué)會(huì )感知和思考？傳感器通過(guò)與物聯(lián)網(wǎng)、云計算、AI等技術(shù)深度融合，短短毫秒就能把檢測結果傳遞到顯示屏上。因此AI技術(shù)為目標檢測提供了新的可能性。傳統方法依賴(lài)于手工設計特征和分類(lèi)器來(lái)實(shí)現目標檢測，這種方法需要大量的人力和時(shí)間成本，并且無(wú)法處理復雜多變的場(chǎng)景。相比之下，基于深度學(xué)習算法的目標檢測方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型對圖像進(jìn)行特征提取和分類(lèi)，在準確性和效率上取得了巨大進(jìn)步。并且通過(guò)深度學(xué)習算法，機器人以從大量的圖像數據中學(xué)習到豐富的特征，并建立起物體識別模型。AI大模型，尤其是深度學(xué)習模型，能夠從大量數據中學(xué)習復雜的特征表示，從而提高對圖像中物體的識別和分類(lèi)的準確性。

安森美圖像傳感器助力工業(yè)機器視覺(jué)

同樣，AI技術(shù)在行為分析領(lǐng)域取得了重要進(jìn)展。傳統方法主要依賴(lài)于手工設計規則來(lái)定義各類(lèi)行為，并進(jìn)行相應的判斷和推理。然而，這種方法難以覆蓋所有可能的情況，并且需要大量專(zhuān)家經(jīng)驗和人力投入?；谏疃葘W(xué)習算法的行為分析方法通過(guò)對大規模數據集進(jìn)行訓練，使機器能夠自動(dòng)學(xué)習到行為模式，根據輸入圖像或視頻進(jìn)行準確分類(lèi)和判斷。

更主要的是，AI大模型可以在同一個(gè)框架下同時(shí)處理多個(gè)視覺(jué)任務(wù)，如物體檢測、語(yǔ)義分割、姿態(tài)估計等，提高了系統的多功能性。通過(guò)這些提升，AI大模型顯著(zhù)增強了機器視覺(jué)系統的性能，使其能夠更好地適應多樣化和動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境，滿(mǎn)足工業(yè)、醫療、安防等領(lǐng)域對高精度視覺(jué)識別的需求。

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

AI在計算機視覺(jué)中的應用

計算機視覺(jué)作為一門(mén)應用學(xué)科正在擴展到各個(gè)領(lǐng)域。從人工智能研究到機器學(xué)習，它在幫助機器識別自然環(huán)境中的各種類(lèi)型的事物方面發(fā)揮著(zhù)關(guān)鍵作用。

AI智能機器視覺(jué)檢測須具有自適應性和直觀(guān)性，這是AI產(chǎn)品質(zhì)檢解決方案的理想選擇。AI智能機器視覺(jué)檢測的其中一項應用就是圖像智能識別，在工業(yè)領(lǐng)域對帶有明確信息的標識，OCR、一維碼、二維碼等常有識別需求。簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是利用機器來(lái)進(jìn)行視覺(jué)處理、分析、理解影像，認定出各種對象和目標。視覺(jué)整體解決方案影響到整個(gè)AI智能機器視覺(jué)檢測系統的處理效率，是視覺(jué)系統的關(guān)鍵所在，虛數科技為AI智能機器視覺(jué)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(xiàn)路運營(yíng)地穩定性和計算速度，致力于打造智慧視覺(jué)行業(yè)信賴(lài)品牌。

       計算機視覺(jué)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行的優(yōu)勢，從簡(jiǎn)單的家庭任務(wù)到識別人臉，檢測自動(dòng)駕駛汽車(chē)中的事物，以及在戰爭中與對手作戰。

計算機視覺(jué)在人工智能中的應用正在擴展到汽車(chē)、醫療保健、零售、機器人、農業(yè)、無(wú)人機等自主飛行和制造業(yè)等新興行業(yè)。

機器視覺(jué)檢測技術(shù)在焊接質(zhì)量檢測中的應用

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，這樣算法才能轉化為生產(chǎn)力。OpenVINO開(kāi)源工業(yè)缺陷檢測的產(chǎn)業(yè)應用方案，提供了從數據準備、模型訓練及優(yōu)化的全流程可復用方案，適用于多種制造業(yè)場(chǎng)景。

OpenVino是英特爾推出的一種開(kāi)源工具套件，用于優(yōu)化和加速深度學(xué)習模型的推理。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)現高性能的推理加速。OpenVino可以應用于工業(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糜诠I(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(dòng)：英特爾以技術(shù)之力，攜手開(kāi)發(fā)者共筑AI未來(lái)

基于INTEL 11代芯片Tiger Lake 在AI 套件OPENVINO上所開(kāi)發(fā)之智合科技車(chē)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(dòng)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)節之一。傳統質(zhì)檢大量依賴(lài)人工，人工存在個(gè)體差異，不利于保證質(zhì)量一致性。在泛半導體AOI光學(xué)檢測等領(lǐng)域，機器視覺(jué)替代人工已經(jīng)得到了成熟應用，但基于傳統CV計算機視覺(jué)算法的機器視覺(jué)系統難以應對缺陷位置隨機出現的情況。在此背景下，基于A(yíng)I算法的工業(yè)質(zhì)檢方案出現，實(shí)現了從人工設計特征和規則到AI從大量數據中自動(dòng)學(xué)習的突破。AI工業(yè)質(zhì)檢能夠解決工程建筑、消費電子、能源電力、汽車(chē)、鋼鐵、化纖等制造行業(yè)不同的痛點(diǎn)，滿(mǎn)足不同的需求。

基于Intel神經(jīng)計算棒NCS2的智能機器手臂之視覺(jué)系統方案

研華RK3588 SMARC 2.1核心模塊ROM-6881助力機器視覺(jué)應用智能升級

波創(chuàng )機器視覺(jué)新能源汽車(chē)電池托盤(pán)線(xiàn)模塊化解決方案

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

AI視覺(jué)識別技術(shù)可以幫助實(shí)現自動(dòng)化安全生產(chǎn)和質(zhì)量控制。通過(guò)皮帶跑偏識別、儀表盤(pán)識別等實(shí)現安全監管，以及工業(yè)視覺(jué)識別檢測產(chǎn)品的外觀(guān)、尺寸、缺陷等特征，AI視覺(jué)識別技術(shù)可以實(shí)現產(chǎn)品質(zhì)量的自動(dòng)監測和分揀。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(hù)滿(mǎn)意度。

機器視覺(jué)是進(jìn)步最大、發(fā)展最快的領(lǐng)域之一。根據相關(guān)研究，全球計算機視覺(jué)市場(chǎng)規模在 2020 的價(jià)值為 113 億 2000 萬(wàn)美元，預計從2021 到 2028 的復合年增長(cháng)率為 7.3% 。        

    利用汽車(chē)微控制器上的邊緣AI檢測駕駛條件

利用AI缺陷檢測系統提高PCB質(zhì)量

光圖智能輪廓測量/缺陷檢測系統用實(shí)力“說(shuō)話(huà)”

AI視覺(jué)軟件在PCB板焊點(diǎn)檢測中的成功應用

盡管AI工業(yè)質(zhì)檢行業(yè)得到了迅速的發(fā)展和應用，但仍存在一些問(wèn)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)檢系統需要針對不同場(chǎng)景進(jìn)行定制化的開(kāi)發(fā)和優(yōu)化，這增加了系統的復雜性和成本。其次，一些傳統的工業(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)檢系統的推廣和應用。此外，一些AI工業(yè)質(zhì)檢系統的性能和穩定性還需要進(jìn)一步提升，以提高檢測精度和效率。隨著(zhù)技術(shù)的不斷進(jìn)步和應用場(chǎng)景的不斷擴展，AI工業(yè)質(zhì)檢系統還需要不斷升級和優(yōu)化，以適應新的市場(chǎng)需求和技術(shù)趨勢。