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(jué)識(shí)別技術(shù)在各個(gè)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(chēng)為計(jì)算機(jī)視覺(jué)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和AI，以訓(xùn)練模型以檢測(cè)特定模式并將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在其人工存儲(chǔ)器中，然后可用于預(yù)測(cè)現(xiàn)實(shí)生活中的結(jié)果。

人類(lèi)視覺(jué)類(lèi)似于計(jì)算機(jī)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(qū)分物體，它們有多遠(yuǎn)，它們是否在移動(dòng)，以及圖像是否不正確。

       計(jì)算機(jī)視覺(jué)教計(jì)算機(jī)執(zhí)行類(lèi)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(jué)皮層，它必須在很短的時(shí)間內(nèi)完成。

AI視覺(jué)識(shí)別技術(shù)通過(guò)模擬人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)，使計(jì)算機(jī)能夠理解和識(shí)別圖像和視頻中的內(nèi)容，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)復(fù)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(jī)器視覺(jué)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(jué)的智能化圖像識(shí)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(huì)感知和思考？傳感器通過(guò)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(cè)結(jié)果傳遞到顯示屏上。因此AI技術(shù)為目標(biāo)檢測(cè)提供了新的可能性。傳統(tǒng)方法依賴(lài)于手工設(shè)計(jì)特征和分類(lèi)器來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)，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(fù)雜多變的場(chǎng)景。相比之下，基于深度學(xué)習(xí)算法的目標(biāo)檢測(cè)方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖像進(jìn)行特征提取和分類(lèi)，在準(zhǔn)確性和效率上取得了巨大進(jìn)步。并且通過(guò)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(shí)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(duì)圖像中物體的識(shí)別和分類(lèi)的準(zhǔn)確性。

安森美圖像傳感器助力工業(yè)機(jī)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(tǒng)方法主要依賴(lài)于手工設(shè)計(jì)規(guī)則來(lái)定義各類(lèi)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(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和人力投入。基于深度學(xué)習(xí)算法的行為分析方法通過(guò)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，使機(jī)器能夠自動(dòng)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(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(cè)、語(yǔ)義分割、姿態(tài)估計(jì)等，提高了系統(tǒng)的多功能性。通過(guò)這些提升，AI大模型顯著增強(qiáng)了機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的性能，使其能夠更好地適應(yīng)多樣化和動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境，滿(mǎn)足工業(yè)、醫(yī)療、安防等領(lǐng)域?qū)Ω呔纫曈X(jué)識(shí)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(jué)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(jué)中的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)視覺(jué)作為一門(mén)應(yīng)用學(xué)科正在擴(kuò)展到各個(gè)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(shí)別自然環(huán)境中的各種類(lèi)型的事物方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

AI智能機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)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(jué)檢測(cè)的其中一項(xiàng)應(yīng)用就是圖像智能識(shí)別，在工業(yè)領(lǐng)域?qū)в忻鞔_信息的標(biāo)識(shí)，OCR、一維碼、二維碼等常有識(shí)別需求。簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是利用機(jī)器來(lái)進(jìn)行視覺(jué)處理、分析、理解影像，認(rèn)定出各種對(duì)象和目標(biāo)。視覺(jué)整體解決方案影響到整個(gè)AI智能機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的處理效率，是視覺(jué)系統(tǒng)的關(guān)鍵所在，虛數(shù)科技為AI智能機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)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(yùn)營(yíng)地穩(wěn)定性和計(jì)算速度，致力于打造智慧視覺(jué)行業(yè)信賴(lài)品牌。

       計(jì)算機(jī)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(zhí)行的優(yōu)勢(shì)，從簡(jiǎn)單的家庭任務(wù)到識(shí)別人臉，檢測(cè)自動(dòng)駕駛汽車(chē)中的事物，以及在戰(zhàn)爭(zhēng)中與對(duì)手作戰(zhàn)。

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

機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)在焊接質(zhì)量檢測(cè)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(kāi)源工業(yè)缺陷檢測(cè)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(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(xí)模型的推理。它提供了一系列的庫(kù)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(cè)、缺陷檢測(cè)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(shí)別和分析,例如人臉識(shí)別、物體檢測(cè)、行為分析等?？梢詰?yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域的質(zhì)量檢測(cè)、缺陷檢測(cè)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(jié)之一。傳統(tǒng)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(dǎo)體AOI光學(xué)檢測(cè)等領(lǐng)域，機(jī)器視覺(jué)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(jué)算法的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)難以應(yīng)對(duì)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(dòng)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(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(jì)算棒NCS2的智能機(jī)器手臂之視覺(jué)系統(tǒng)方案

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

波創(chuàng)機(jī)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(cè)與自動(dòng)化生產(chǎn)流程

AI視覺(jué)識(shí)別技術(shù)可以幫助實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化安全生產(chǎn)和質(zhì)量控制。通過(guò)皮帶跑偏識(shí)別、儀表盤(pán)識(shí)別等實(shí)現(xiàn)安全監(jiān)管，以及工業(yè)視覺(jué)識(shí)別檢測(cè)產(chǎn)品的外觀、尺寸、缺陷等特征，AI視覺(jué)識(shí)別技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的自動(dòng)監(jiān)測(cè)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(jī)器視覺(jué)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(jué)市場(chǎng)規(guī)模在 2020 的價(jià)值為 113 億 2000 萬(wàn)美元，預(yù)計(jì)從2021 到 2028 的復(fù)合年增長(zhǎng)率為 7.3% 。        

    利用汽車(chē)微控制器上的邊緣AI檢測(cè)駕駛條件

利用AI缺陷檢測(cè)系統(tǒng)提高PCB質(zhì)量

光圖智能輪廓測(cè)量/缺陷檢測(cè)系統(tǒng)用實(shí)力“說(shuō)話(huà)”

AI視覺(jué)軟件在PCB板焊點(diǎn)檢測(cè)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(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(tǒng)需要針對(duì)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(tǒng)的復(fù)雜性和成本。其次，一些傳統(tǒng)的工業(yè)企業(yè)對(duì)新技術(shù)持保守態(tài)度，對(duì)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(cè)精度和效率。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷擴(kuò)展，AI工業(yè)質(zhì)檢系統(tǒng)還需要不斷升級(jí)和優(yōu)化，以適應(yīng)新的市場(chǎng)需求和技術(shù)趨勢(shì)。