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          十倍性能提升!英特爾OpenVINO助推工業(yè)質(zhì)檢智能化

          作者: 時間:2020-04-14 來源:硅谷動力 收藏

          工業(yè)4.0為制造業(yè)的發(fā)展轉(zhuǎn)型提出了方向,在“智能化”的主導下,物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能等技術(shù)將得到前所未有的廣泛應用,成為推動變革的主要力量。憑借其在物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等領(lǐng)域領(lǐng)先的技術(shù)、產(chǎn)品和解決方案幫助工業(yè)企業(yè)解決難題,提升智能制造能力,從而把握住市場機遇。

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/202004/411989.htm

          對于制造業(yè)企業(yè)來說,產(chǎn)品缺陷問題一直是核心痛點之一,這一問題若不得到解決,極易誘發(fā)事故。而如何提升產(chǎn)品質(zhì)量和良品率,從而降低原材料消耗和人工成本投入,成為了工廠在數(shù)字化、智能化改造的過程中面臨的核心問題。

          為了解決這一問題,近年來,部分企業(yè)開始了基于機器視覺識別技術(shù)的缺陷檢測探索,然而在實際的應用過程中,傳統(tǒng)機器視覺識別雖然能夠解放一部分生產(chǎn)力,但也存在著識別率低,復雜環(huán)境下無法徹底取代人工檢測等一系列難題,這也導致目前的質(zhì)檢市場仍大量采用人工目檢的方式,而機器視覺的覆蓋率不足5%。雖然人眼具有較強的目視能力,識別能力要高于傳統(tǒng)的機器視覺識別,但人工檢查成本高昂,并且易受到工人熟練度影響,導致檢測準確性及效率差異較大。因此,企業(yè)需要有更好的技術(shù)方法來實現(xiàn)生產(chǎn)線的自動化檢測。

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          工業(yè)缺陷檢測現(xiàn)狀

          攜手上海深視科技 提高缺陷檢測的準確率

          針對制造業(yè)提升產(chǎn)品質(zhì)量和良品率的需求,攜手上海深視科技,將基于深度學習的計算機視覺技術(shù)應用于生產(chǎn)制造領(lǐng)域,為客戶提供產(chǎn)品表面缺陷檢測解決方案,幫助客戶提升產(chǎn)品良品率及生產(chǎn)效率,并有效降低人工成本。

          上海深視科技的AI學習平臺Deep Inspect能夠快速對各類產(chǎn)品圖像缺陷進行學習訓練,從而做到高精度識別判斷。目前,Deep Inspect已經(jīng)在多個行業(yè)有落地應用,包括3C、光學薄膜行業(yè)、PCB制造等,尤其是在輪胎制造行業(yè)取得了顯著成果。

          在輪胎的生產(chǎn)過程中,輪胎表面的字符、色點標識會存在各式各樣的缺陷問題,比如位置偏移、標識不清、錯誤等。由于輪胎本身為黑色存在吸光、字符跟背景色相近,輪胎大小不一,不同生產(chǎn)商要求不同,傳統(tǒng)的機器視覺方法不能很好的解決缺陷檢測問題。上海深視科技與合作,在Intel X86 CPU上使用? 定制開發(fā)了針對輪胎行業(yè)的智能缺陷檢測系統(tǒng)。在米其林項目中,搭載了? 的平臺配合英特爾CPU的工控機,在沒有GPU的情況下,就獲得了10倍以上的性能提升,大幅縮短了開發(fā)周期。

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          Deep Inspect輪胎檢測DEMO

          具體的檢測方式為:先將產(chǎn)品的缺陷通過圖像抓取出來,然后將對圖像數(shù)據(jù)的標注錄入系統(tǒng),使檢測平臺Deep Inspect利用數(shù)據(jù)信息訓練算法模型,通過邊采集數(shù)據(jù)邊更新模型的方式,在模型達到一定的準確精度后,再安裝到產(chǎn)線上取代人工質(zhì)檢的工作。

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          Deep Inspect方案落地部署

          英特爾?賦予智能化

          Deep Inspect的背后是英特爾強大的軟硬件支持?!斑@是我們第一個使用OpenVINO?的項目,結(jié)果很出乎我們的意料。我們做了很少的工作,就取得了10倍以上的性能提升。”談及OpenVINO?時,上海深視科技首席執(zhí)行官李揚發(fā)出了這樣的感慨。

          OpenVINO?是英特爾推出的一個快速開發(fā)高性能計算機視覺和深度學習視覺應用的工具包,它可以加快高性能計算機視覺和深度學習視覺應用的開發(fā)速度,支持在各種英特爾平臺的硬件加速器上進行深度學習,并允許異構(gòu)計算的執(zhí)行。它的使用者既可以是軟件開發(fā)人員,也可以是各行各業(yè)的視覺解決方案的專家,并能在工業(yè)自動化、辦公自動化以及智慧交通等領(lǐng)域發(fā)揮優(yōu)勢??偟膩碚f,只要用到了視覺,用到了英特爾的計算,都可以利用OpenVINO?工具包去更好的利用邊緣側(cè)的設備做推理。

          機器深度學習需要海量的數(shù)據(jù)以及較高要求的計算能力。OpenVINO?把人工智能放在邊緣做計算,通過將人工智能和異構(gòu)邊緣計算相結(jié)合,具備了這四個方面的顯著優(yōu)勢:提高性能,整合深度學習,加速開發(fā)、創(chuàng)新和定制。正是得益于OpenVINO?,上海深視科技能夠更快更好地為工業(yè)客戶提供高準確率的缺陷檢測解決方案。

          機器視覺方案擁有突出的優(yōu)勢。相較傳統(tǒng)視覺技術(shù)對不規(guī)則產(chǎn)品缺陷識別能力的不足,人工智能預測準確率將隨著數(shù)據(jù)量的提升而持續(xù)優(yōu)化,能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)的全面掌控,并為流程優(yōu)化和工藝再造提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持。在未來,人工智能解決方案將全面賦能工業(yè)。

          助力工業(yè)企業(yè)邁入智能制造新時代

          英特爾面向新時代工業(yè)的需求所提供的工業(yè)視覺方案,包括了高性能的機器視覺硬件,以及創(chuàng)新性的OpenVINO? 工具包。通過硬件和軟件的結(jié)合,可以覆蓋廣泛的應用場景,適用于工業(yè)應用場景的需求。同時,英特爾也提供軟件優(yōu)化,使客戶可以使用更低功耗、更低成本和更靈活的開發(fā)設計的解決方案,讓基于深度學習的人工智能可以更好更快地推動數(shù)據(jù)的智能化。

          英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理陳偉表示:“工業(yè)智能時代到來,將引發(fā)巨大變革,同時帶來數(shù)據(jù)的爆發(fā),如何導入物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和云計算等技術(shù)是工廠在數(shù)字化、智能化改造的過程中面臨的核心問題之一,英特爾正憑借著強大的物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù),加速先進技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的落地,幫助企業(yè)進行智能制造轉(zhuǎn)型的同時,也幫助合作伙伴深挖數(shù)據(jù)紅利,更好地把握‘智能+工業(yè)’時代的機遇?!?/p>



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