深度學習算法注入機器視覺應用，助力工業(yè)領域智慧生產(chǎn)

2023-09-14 10:10:05 精質(zhì)視覺

隨著人工智能在算力、算法、大數(shù)據(jù)等方面的技術(shù)突破，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習算法在各行各業(yè)加速滲透。而制造業(yè)作為AI融合創(chuàng)新的主要場景之一，在機器視覺技術(shù)的加持下，持續(xù)賦能生產(chǎn)線的自動化、智能化升級，賦予工業(yè)生產(chǎn)“感知”能力，全面實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)從“制造”到“智造”的發(fā)展。

深度學習注入工業(yè)生產(chǎn)，創(chuàng)新應用實現(xiàn)智造升級

　　人類在感知外界環(huán)境的過程中，80%以上的信息來自于視覺。在工業(yè)制造領域，機器視覺檢測設備為生產(chǎn)線提供“眼睛”，實現(xiàn)對外界環(huán)境的觀察、識別以及判斷等功能。

　　精質(zhì)視覺深耕機器視覺領域多年，堅持以“傳統(tǒng)機器視覺+深度學習”技術(shù)為核心，建立以深度學習技術(shù)為主的差異化優(yōu)勢，致力于解決深度學習技術(shù)在工業(yè)界落地難的問題。

　　精質(zhì)視覺積極尋找傳統(tǒng)機器視覺與深度學習之間的權(quán)衡，將深度學習技術(shù)融合進機器視覺系統(tǒng)中，實現(xiàn)基于規(guī)則的機器視覺和基于深度學習的圖像分析之間的互補，以工業(yè)環(huán)節(jié)的創(chuàng)新型機器視覺應用，實現(xiàn)制造業(yè)智慧生產(chǎn)。

深度學習助力缺陷檢測應用

　　缺陷檢測通常是對工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷的檢測，目前缺陷檢測應用最多，且對外觀有嚴格要求的產(chǎn)品包括金屬、玻璃、電子元器件等。傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)面對復雜多變的缺陷類型，需要根據(jù)實際的場景搭建不同的算法模塊，程序相對固定更改十分繁瑣。

　　而機器視覺系統(tǒng)借助深度學習算法，在金屬缺陷檢測案例中，通過對缺陷圖像的大量識別訓練，能夠更快的構(gòu)建出算法模型;通過算法快速響應，能夠做到從樣品到批量成品的復制加工;還能統(tǒng)計分析對比不同批次的產(chǎn)品缺陷圖片，當出現(xiàn)新的缺陷類型時，無需對具體規(guī)則進行人工編程和再次構(gòu)建算法，便可以實現(xiàn)系統(tǒng)的自主升級。

　　深度學習算法注入機器視覺應用在工業(yè)領域中的智慧生產(chǎn)中發(fā)揮著至關重要的作用。它不僅提升了生產(chǎn)效率和質(zhì)量水平，還推動了自動化和智能制造的發(fā)展。隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新和完善，相信深度學習算法將為工業(yè)領域的智慧生產(chǎn)帶來更多的驚喜和機遇。