四大痛点全面击破,维视智造AI工业视觉解决方案解密

一、AI工业视觉应用落地四大痛点

 

1.额外的硬件 

 

运行深度学习的应用程序需要用到大量的内存和计算能力。通常只有将计算任务转移到额外的处理器(如GPU显卡)上同时执行计算,才能在可接受的短时间内完成处理工作。落地成本高。

 

2.发热量和功耗

大型神经网络对计算能力的要求较高,因此增加了应用的功耗,并相应地增加了发热量。这尤其会对嵌入式系统造成问题,通常需要对嵌入式系统的低功耗和热管理方面进行优化。系统功耗大。

 

3.大量训练数据

在开发机器视觉应用时,要获取成百上千幅所需的图像往往是一项艰巨的任务。更多的时候,工厂可能根本就不具备条件产生足够多的训练样本,尤其是负样本。样本训练难。

 

4.大量人工标注

获取到的大量数据是不能立即使用的,需要人给这些数据进行标注,对于图像分割,需要精准的标注图像中要分割的区域,这样才能在推理图片的时候得到精准的区域。这些标注工作都只能是人工手动完成,所以在数据大的时候,还需要检测是否有标注错误的问题。数据标注多。

 

二、维视智造大核心优势破解落地困局

 

1. 自研工业视觉检测大脑  打造技术保障与壁垒

 

智能机器视觉软件开发平台VisionBank AI

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√ 基于CPU进行训练及推理

√ 小样本训练及神经网络模型再训练技术

√ 图像自动采集标注技术

 

2. 自研核心视觉部件  构建更稳定安全的视觉系统

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可见光  紫外  红外

远心镜头

行业定制化视觉控制器

  

3.10000+各行业案例积累 20年技术经验

  

光伏 锂电 3C电子

汽车制造 半导体 食品/医药

  

三、AI工业视觉应用典型场景

  

1.

产品纹理繁复 产品特征与背景难区分 产品瑕疵难定位

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深度学习缺陷检测

使用深度学习技术中各类专用工具进行缺陷检测,可将误判率大大的降低,使生产良品率大幅提升

 

 

2.

产品类型多 产品类型特征无规律 传统算法无法提取特征并量化

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深度学习图像分类

使用深度学习分类算法工具,完成数据标注,在生产线上快速对产品按照其状态进行分类,效率更高

  

3.

字符组合复杂 字符印刷材质影响检测 多样化字符缺损

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深度学习字符识别

采用深度通用字符识别技术,不调参、免训练,简单拖拉软件模块即可快速实现多类型字符识别,大大提升了字符检测环节的工作效率

  

4.

检测干扰因素多 真实缺陷难过滤 单用深度学习训练量大

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深度学习融合传统算法

采用深度学习融合传统算法的处理方式,使得整体的标注训练更轻量化,缺陷数据更精准,从而有效提升了产品缺陷检出效率

  

四、AI工业视觉行业应用实例

 

1.

接线盒自动安装机视觉检测

赋能设备自动化工艺能力,帮助终端企业实现接线盒安装工序降本增效

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2. 

接线盒激光焊接机视觉检测

紧随行业发展、终端需求,不断为新设备、新工艺解决新的视觉难题

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3.

串焊机视觉检测

传统算法+AI典型应用,视觉检测能力高效集成

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4.

木刀表面缺陷视觉检测

传统算法+AI典型应用,大幅提升检测效率

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5.

拉链缺陷视觉检测

专用成像系统+传统算法+AI,打造全国首条拉链视觉自动检测线

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6.

桃子挖核机定位视觉检测

传统算法+AI,助力客户打造标准化设备

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7.

医药医美产品灌装贴标加塞一体机视觉检测

传统算法+AI,多项检测能力集成,助力客户打造标准化设备

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