人工智能機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在質(zhì)檢領(lǐng)域的應(yīng)用,為工業(yè)流水線帶來(lái)了精準(zhǔn)度高、速度快、穩(wěn)定性高、信息集成與留存等明顯的優(yōu)勢(shì),幫助企業(yè)可以更好地進(jìn)行質(zhì)量和成本控制。而且現(xiàn)在的機(jī)器視覺(jué)已經(jīng)不僅僅在工廠端,其已經(jīng)成為一個(gè)云端融合的系統(tǒng),持續(xù)地推動(dòng)工業(yè)的升級(jí)。
在工廠里,工作崗位有很多,質(zhì)檢員就是其中一種。質(zhì)檢員需要負(fù)責(zé)公司所有物資、產(chǎn)品、設(shè)備的質(zhì)量檢查,這就需要熟悉并理解產(chǎn)品圖紙、工藝、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、性能及使用要求等,可以說(shuō)質(zhì)量管理是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,也是企業(yè)品牌和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。
制造業(yè)在生產(chǎn)上一直在不斷的發(fā)展,在質(zhì)檢上也不例外,人工檢測(cè)不可避免還是會(huì)出現(xiàn)不良品,而且耗時(shí)長(zhǎng),效率低等問(wèn)題。
隨著人工智能機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在質(zhì)檢領(lǐng)域的應(yīng)用,為工業(yè)流水線帶來(lái)了精準(zhǔn)度高、速度快、穩(wěn)定性高、信息集成與留存等明顯的優(yōu)勢(shì),幫助企業(yè)可以更好地進(jìn)行質(zhì)量和成本控制。而且現(xiàn)在的機(jī)器視覺(jué)已經(jīng)不僅僅在工廠端,其已經(jīng)成為一個(gè)云端融合的系統(tǒng),持續(xù)地推動(dòng)工業(yè)的升級(jí)。
當(dāng)機(jī)器視覺(jué)遇上工業(yè)質(zhì)檢
據(jù)Markets and Markets發(fā)布的研究報(bào)告顯示,2020全球機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模為107億美元,到2025年,該市場(chǎng)將增長(zhǎng)至127億美元。預(yù)測(cè)期內(nèi)(2020—2025年)的年復(fù)合增長(zhǎng)率為13.6%。
全球機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)增長(zhǎng)主要有以下四大驅(qū)動(dòng)力:一、工業(yè)質(zhì)量檢查和自動(dòng)化需求;二、視覺(jué)引導(dǎo)機(jī)器人系統(tǒng)需求;三、3D機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的不斷采用;四、混合動(dòng)力和電動(dòng)汽車(chē)的生產(chǎn)的增加。
其中機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)上應(yīng)用領(lǐng)域廣闊,核心功能包括:測(cè)量、檢測(cè)、識(shí)別、定位等。產(chǎn)業(yè)鏈可以分為上游部件級(jí)市場(chǎng)、中游系統(tǒng)集成/整機(jī)裝備市場(chǎng)和下游應(yīng)用市場(chǎng)。上游包括:光源、鏡頭、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理軟件等軟硬件提供商;中游包括:集成和整機(jī)設(shè)備提供商;下游包括:電子制造行業(yè)、汽車(chē)、印刷包裝、煙草、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、紡織、交通等領(lǐng)域。
中科創(chuàng)達(dá)CTO鄒鵬程表示,工業(yè)質(zhì)檢是機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)應(yīng)用中較早的領(lǐng)域,在發(fā)展上也有著組織、文化、產(chǎn)品三大挑戰(zhàn),這就需要打造面向服務(wù)的平臺(tái)型組織,打造以技術(shù)為本的開(kāi)放文化,最重要的是打造一套融合系統(tǒng)解決機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。
因?yàn)槲磥?lái)更多是異構(gòu)分布計(jì)算的場(chǎng)景,所以系統(tǒng)架構(gòu)應(yīng)該是終端和云端一致的體系,也就是融合系統(tǒng),通過(guò)同一個(gè)代碼就可以實(shí)現(xiàn)所有的運(yùn)行和部署,不需要考慮在端側(cè)還是云側(cè)。
云端的融合ADC系統(tǒng)
成立于2008年的中科創(chuàng)達(dá)致力于提供卓越的智能操作系統(tǒng)產(chǎn)品、技術(shù)及解決方案,主要擁有智能手機(jī)、智能物聯(lián)網(wǎng)、智能汽車(chē)、智能視覺(jué)四大業(yè)務(wù)板塊。
2018年中科創(chuàng)達(dá)推出了基于人工智能和智能視覺(jué)技術(shù)的中科創(chuàng)達(dá)智慧工業(yè)ADC (Automatic Defect Classification) 系統(tǒng),將AI技術(shù)賦能傳統(tǒng)工業(yè),提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品良率,助力傳統(tǒng)制造企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。
ADC系統(tǒng)包含缺陷自動(dòng)化分類、新產(chǎn)品迭代數(shù)據(jù)清洗、業(yè)務(wù)作業(yè)員認(rèn)證三個(gè)子系統(tǒng),從作業(yè)員技能認(rèn)證、數(shù)據(jù)集更新到新產(chǎn)品導(dǎo)入,貫穿工業(yè)檢測(cè)的整個(gè)生命周期,有效幫助制造企業(yè)減少75%的工作量,產(chǎn)能提升35倍。相比人工檢測(cè),漏檢率下降3%,準(zhǔn)確率提升99%。
鄒鵬程表示,ADC系統(tǒng)在2019年開(kāi)始一期第一階段的研發(fā),最初為私有化部署,并非云方案,經(jīng)過(guò)了半年的開(kāi)發(fā)測(cè)試,準(zhǔn)確率達(dá)到了90%。由于私有化需要部署在各地工廠端,帶了很大的成本壓力,而且疫情期間很難進(jìn)行實(shí)地部署,所以在一期第二階段,開(kāi)始在AWS上進(jìn)行試點(diǎn),并使用Amazon SageMaker。
在與Amazon SageMaker集成后ADC系統(tǒng)具備了四大特點(diǎn):第一、上手容易:大大降低簡(jiǎn)易算法開(kāi)發(fā)的難度,工具鏈完善,上手的速度非???;第二、開(kāi)發(fā)快速:使用組件快速、輕松地構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,在控制臺(tái)即可將模型部署到安全、可擴(kuò)展的環(huán)境中;第三、算法靈活:支持主流的TensorFlow、PyTorch、Keras、xnet等框架,提供常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,支持自定義算法;第四、功能強(qiáng)大:一體式機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境,高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,實(shí)驗(yàn)管理和跟蹤,強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模型監(jiān)控等。
讓行業(yè)應(yīng)用發(fā)揮更大作用
ADC系統(tǒng)有三種部署模式,第一、私有化部署,即在工廠端;第二、云端部署,即部署在AWS上;第三、分布式部署,端側(cè)部署ARM服務(wù)器和AWS IoTGreengrass邊緣計(jì)算等,云側(cè)部署Amazon SageMaker的組合。 目前ADC系統(tǒng)已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用,第一、汽車(chē)行業(yè),例如表面涂膠檢測(cè)、車(chē)身板件裝配檢測(cè)等;第二、電子產(chǎn)品行業(yè),例如PCBA電路板檢測(cè)、外觀缺陷檢測(cè)、包裝缺陷檢測(cè)等;第三、化妝品行業(yè),例如包裝缺陷檢測(cè)、灌裝液位檢測(cè)、標(biāo)簽損壞檢測(cè)等。
在與AWS的合作上,其實(shí)中科創(chuàng)達(dá)最早是自己做模型的訓(xùn)練、分發(fā)等工作,在過(guò)程中也認(rèn)識(shí)到自己的核心價(jià)值是操作系統(tǒng)和之上的算法,所以轉(zhuǎn)向Amazon SageMaker可以輕松地獲得機(jī)器學(xué)習(xí)能力,例如彈性Notebook、實(shí)驗(yàn)管理、自動(dòng)模型創(chuàng)建、模型調(diào)試分析,以及模型概念漂移檢測(cè)等能力。
AWS中國(guó)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)及合作伙伴部總經(jīng)理汪湧也提到和中科創(chuàng)達(dá)合作的三大戰(zhàn)略意義,第一、AWS在集成電路領(lǐng)域的應(yīng)用,第二、Amazon SageMaker落地中國(guó),為中國(guó)企業(yè)提供集成化的人工智能環(huán)境,幫助企業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)型;第三、傳統(tǒng)視覺(jué)技術(shù)到云上的轉(zhuǎn)型。
在Amazon SageMaker和合作之后,AWS也將和中科創(chuàng)達(dá)在汽車(chē)、晶片等行業(yè)進(jìn)行拓展,在新基建的框架下,通過(guò)技術(shù)幫助合作伙伴在行業(yè)應(yīng)用上發(fā)揮更大的作用。
責(zé)任編輯:pj
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