AI助力工業(yè)領域，給機器裝上“眼睛”
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AI助力工業(yè)領域，給機器裝上“眼睛”
本文引用地址：http://www.ex-cimer.com/article/202405/459059.htm隨著AI技術的不斷發(fā)展，驅使視覺識別技術在各個領域得到了廣泛應用。在數(shù)字表示中感知圖像和電影的方法被稱為計算機視覺。計算機視覺用于機器學習和AI，以訓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，然后可用于預測現(xiàn)實生活中的結果。
人類視覺類似于計算機視覺，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，它們是否在移動，以及圖像是否不正確。
計算機視覺教計算機執(zhí)行類似的任務，但使用相機，數(shù)據(jù)和算法而不是視網膜，視神經和視覺皮層，它必須在很短的時間內完成。
AI視覺識別技術通過模擬人類視覺系統(tǒng)，使計算機能夠理解和識別圖像和視頻中的內容，不僅能夠實現(xiàn)對復雜環(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技術的突破性發(fā)展，如Meta的SAM模型，為機器視覺的底層技術賦予了強大的智慧。傳統(tǒng)領域的標準化應用正逐漸向非標準化領域擴展，特別是在3C消費電子等行業(yè)，機器視覺的智能化圖像識別能力得到了廣泛應用，顯著提高了生產效率和安全性。
如何讓機器學會感知和思考？傳感器通過與物聯(lián)網、云計算、AI等技術深度融合，短短毫秒就能把檢測結果傳遞到顯示屏上。因此AI技術為目標檢測提供了新的可能性。傳統(tǒng)方法依賴于手工設計特征和分類器來實現(xiàn)目標檢測，這種方法需要大量的人力和時間成本，并且無法處理復雜多變的場景。相比之下，基于深度學習算法的目標檢測方法利用神經網絡模型對圖像進行特征提取和分類，在準確性和效率上取得了巨大進步。并且通過深度學習算法，機器人以從大量的圖像數(shù)據(jù)中學習到豐富的特征，并建立起物體識別模型。AI大模型，尤其是深度學習模型，能夠從大量數(shù)據(jù)中學習復雜的特征表示，從而提高對圖像中物體的識別和分類的準確性。
同樣，AI技術在行為分析領域取得了重要進展。傳統(tǒng)方法主要依賴于手工設計規(guī)則來定義各類行為，并進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，并且需要大量專家經驗和人力投入?；谏疃葘W習算法的行為分析方法通過對大規(guī)模數(shù)據(jù)集進行訓練，使機器能夠自動學習到行為模式，根據(jù)輸入圖像或視頻進行準確分類和判斷。
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，如物體檢測、語義分割、姿態(tài)估計等，提高了系統(tǒng)的多功能性。通過這些提升，AI大模型顯著增強了機器視覺系統(tǒng)的性能，使其能夠更好地適應多樣化和動態(tài)變化的環(huán)境，滿足工業(yè)、醫(yī)療、安防等領域對高精度視覺識別的需求。
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任務，提高了模型的可重用性和擴展性。
計算機視覺作為一門應用學科正在擴展到各個領域。從人工智能研究到機器學習，它在幫助機器識別自然環(huán)境中的各種類型的事物方面發(fā)揮著關鍵作用。
AI智能機器視覺檢測須具有自適應性和直觀性，這是AI產品質檢解決方案的理想選擇。AI智能機器視覺檢測的其中一項應用就是圖像智能識別，在工業(yè)領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。簡單地說，就是利用機器來進行視覺處理、分析、理解影像，認定出各種對象和目標。視覺整體解決方案影響到整個AI智能機器視覺檢測系統(tǒng)的處理效率，是視覺系統(tǒng)的關鍵所在，虛數(shù)科技為AI智能機器視覺檢測領域提供了產業(yè)化的整體解決方案，確保流水線路運營地穩(wěn)定性和計算速度，致力于打造智慧視覺行業(yè)信賴品牌。
計算機視覺是唯一一種技術，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)。
計算機視覺在人工智能中的應用正在擴展到汽車、醫(yī)療保健、零售、機器人、農業(yè)、無人機等自主飛行和制造業(yè)等新興行業(yè)。
實際工業(yè)生產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力。OpenVINO開源工業(yè)缺陷檢測的產業(yè)應用方案，提供了從數(shù)據(jù)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現(xiàn)高性能的推理加速。OpenVino可以應用于工業(yè)領域的質量檢測、缺陷檢測等任務，提高生產效率和產品質量。
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)領域的質量檢測、缺陷檢測等任務,提高生產效率和產品質量。
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質檢是工業(yè)生產中重要的環(huán)節(jié)之一。傳統(tǒng)質檢大量依賴人工，人工存在個體差異，不利于保證質量一致性。在泛半導體AOI光學檢測等領域，機器視覺替代人工已經得到了成熟應用，但基于傳統(tǒng)CV計算機視覺算法的機器視覺系統(tǒng)難以應對缺陷位置隨機出現(xiàn)的情況。在此背景下，基于AI算法的工業(yè)質檢方案出現(xiàn)，實現(xiàn)了從人工設計特征和規(guī)則到AI從大量數(shù)據(jù)中自動學習的突破。AI工業(yè)質檢能夠解決工程建筑、消費電子、能源電力、汽車、鋼鐵、化纖等制造行業(yè)不同的痛點，滿足不同的需求。
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AI視覺識別技術可以幫助實現(xiàn)自動化安全生產和質量控制。通過皮帶跑偏識別、儀表盤識別等實現(xiàn)安全監(jiān)管，以及工業(yè)視覺識別檢測產品的外觀、尺寸、缺陷等特征，AI視覺識別技術可以實現(xiàn)產品質量的自動監(jiān)測和分揀。這有助于提高生產效率、降低成本，提升產品質量和用戶滿意度。
機器視覺是進步最大、發(fā)展最快的領域之一。根據(jù)相關研究，全球計算機視覺市場規(guī)模在 2020 的價值為 113 億 2000 萬美元，預計從2021 到 2028 的復合年增長率為 7.3% 。
盡管AI工業(yè)質檢行業(yè)得到了迅速的發(fā)展和應用，但仍存在一些問題。由于不同行業(yè)和產品之間的差異性較大，AI工業(yè)質檢系統(tǒng)需要針對不同場景進行定制化的開發(fā)和優(yōu)化，這增加了系統(tǒng)的復雜性和成本。其次，一些傳統(tǒng)的工業(yè)企業(yè)對新技術持保守態(tài)度，對新技術的接受度和信任度較低，這影響了AI工業(yè)質檢系統(tǒng)的推廣和應用。此外，一些AI工業(yè)質檢系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性還需要進一步提升，以提高檢測精度和效率。隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷擴展，AI工業(yè)質檢系統(tǒng)還需要不斷升級和優(yōu)化，以適應新的市場需求和技術趨勢。
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