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          領(lǐng)邦智能工博會發(fā)布用于AI的通用光學技術(shù)

          —— 適用于工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢,突破技術(shù)瓶頸引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級
          作者: 時間:2020-09-24 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

            本網(wǎng)訊,在全球百年未有之大變局環(huán)境下,以為代表的新技術(shù)革命,正如火如荼的促進著各行各業(yè)的發(fā)展,工業(yè)作為國民經(jīng)濟主導產(chǎn)業(yè),勢必成為關(guān)注焦點。第22屆中國國際工業(yè)博覽會(工博會)在此大背景下如約于2020年9月15日在上海國家會展中心開幕。
            縱觀全球工業(yè)現(xiàn)狀,新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革競爭格局中,自動化、無人化生產(chǎn)方式快速發(fā)展。在此歷史進程中,生產(chǎn)自動化解決起來相對比較容易,但無人化工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢卻遇到了非常大的障礙。如何提高工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢效率成為行業(yè)亟待解決的問題。為什么工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢這么難呢?難道就不能追上人類的眼睛嗎?

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202009/418736.htm

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            我們帶著這個問題采訪了參加本次工博會的北京裝備股份公司()董事長崔忠偉博士。崔忠偉博士說:“工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢技術(shù),本質(zhì)上就不是自動化技術(shù),自動化技術(shù)特征是If...Then這樣一套邏輯。在深度學習(Deep Learning)技術(shù)出現(xiàn)之前,我們曾認為只要我們寫更多的邏輯關(guān)系,就能甄別工業(yè)產(chǎn)品表面的缺陷和非缺陷,但多年的實踐結(jié)果表明,就算我們寫的邏輯關(guān)系再復雜,也還是不及人類的眼睛和大腦,在產(chǎn)品漏檢率和過殺率上始終無法與人類媲美。自2012年深度學習技術(shù)得到突破后,我們終于意識到工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢本質(zhì)上就不是自動化技術(shù)能解決的,需要技術(shù)去解決?!?br/>  作為一家(AI)賦能工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域的創(chuàng)新型企業(yè),自2019年5月發(fā)布工業(yè)質(zhì)檢云大腦iBrain以來,服務了3C殼體、汽車零件、手機零件、稀土永磁等多個行業(yè),眾多智聯(lián)網(wǎng)(AIOT)端設備日夜運行,不斷地進行性能迭代,已讓工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢技術(shù)追上了人類。

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          AIOT智聯(lián)網(wǎng)

            AI賦能工業(yè)質(zhì)檢,在獲得巨大成功的同時,也遇到了更為嚴峻的挑戰(zhàn),那就是工業(yè)產(chǎn)品缺陷圖像大數(shù)據(jù)積累困難。工業(yè)產(chǎn)品表面成像非同自然界成像,花花草草都是在日光光源照射下根據(jù)表面反射率成像(吸收率成像),很容易積累圖像大數(shù)據(jù),這讓我們可以通過AI應用軟件識別花草,究其原因還是其大數(shù)據(jù)容易采集,AI模型訓練學習精度高,識別率追上人類。
            工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢則有所不同,工業(yè)零件多為同一種材料,光線吸收率相同,且全部都是在人造光源下通過不同角度進行成像。這就意味著,同一零件在不同角度、不同人造光源下形成了各不相同的影像。一個設備的成像數(shù)據(jù),無法被另一個設備訓練學習所用。換句話說:沒有光照和成像的標準化,就沒有工業(yè)產(chǎn)品缺陷圖像的標準化,就沒有大數(shù)據(jù),沒有大數(shù)據(jù),就沒有追上人類的機器智能,就無法實現(xiàn)無人化生產(chǎn),大幅提高質(zhì)檢效率也就無從談起。光照和成像技術(shù)的標準化成為AI在工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)檢應用中最大的“攔路虎”。
            籍此工博會之機,領(lǐng)邦智能率先發(fā)布了適用于工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢的標準化光照技術(shù)和成像技術(shù),即通用光學技術(shù)。這套通用光學技術(shù),抽象出工業(yè)產(chǎn)品表面質(zhì)檢最本質(zhì)的特征,以單一標準化的方式,一統(tǒng)天下,解決了工業(yè)產(chǎn)品表面圖像大數(shù)據(jù)的定義和累積難題。
            適用于AI的通用光學技術(shù),從最本質(zhì)的表面成像機理出發(fā),開發(fā)出一套光照光源,包括2代光源、2.5代光源、3代光源,徹底解決光照標準化問題。特別是3代光源,屬于柔性自定義光源,可根據(jù)工業(yè)產(chǎn)品表面本質(zhì)特征,自動定義光線角度,做到“一絲(光線)不多、一絲(光線)不少”精確光照,在圖像上充分展示產(chǎn)品缺陷,為AI識別奠定了基礎。

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          通用光學組件

            在光照光源標準化的基礎上形成的通用成像技術(shù),包括1代360鏡頭、2代360鏡頭、1代外觀遠心鏡頭、2代外觀遠心鏡頭。通俗地講,采用精確的接收光錐控制,實現(xiàn)成像的精確化和標準化,為AI模型識別提供最好的信噪比圖像。
            此次領(lǐng)邦智能發(fā)布的通用光源和通用成像技術(shù)形成了一套完整的技術(shù)體系,能夠?qū)崿F(xiàn)工業(yè)產(chǎn)品表面精確成像,使工業(yè)產(chǎn)品缺陷圖像數(shù)據(jù)標準化,解決了AI落地過程中必須解決的大數(shù)據(jù)問題,實現(xiàn)了AI工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)檢能力追上人類的重大技術(shù)突破。工業(yè)視覺依靠AI技術(shù)起飛,卻要靠光學技術(shù)落地!我們有理由相信,領(lǐng)邦智能作為工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè),手握AI云大腦iBrain和通用光學兩大核心關(guān)鍵技術(shù),將攜眾多致力于AI應用的企業(yè),推動工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)檢效率的提升,引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。
            崔忠偉博士最后風趣的說:“春江未暖鴨先知,又一個近萬億級的AI市場將被開拓出來,是繼商業(yè)推薦、人臉識別后又一個大的AI應用產(chǎn)業(yè)集群”。
            關(guān)于北京領(lǐng)邦智能裝備股份公司
            領(lǐng)邦智能致力于研究高精度AI視覺技術(shù),賦能工業(yè)質(zhì)檢,徹底代替生產(chǎn)線上的人眼人腦檢驗,倍增工業(yè)質(zhì)檢效率。領(lǐng)邦智能是一家售賣生產(chǎn)力的公司,通過售賣云大腦和端設備,向客戶提供質(zhì)檢生產(chǎn)力,用戶按月支付生產(chǎn)力費用就象支付工資一樣。公司自主研發(fā)了iBrain云大腦和與iBrain鏈接的各種端設備,繁星點點的AIOT物聯(lián)網(wǎng)設備日夜運行,源源不斷地的數(shù)據(jù)喂給iBrain迭代,不斷進化的領(lǐng)邦大腦,為工業(yè)質(zhì)檢提供了強大的人工智能引擎,最終幫助客戶打造新的質(zhì)檢效率模型,促進制造產(chǎn)業(yè)升級。



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