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關(guān)于虹科智能感知

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虹科智能感知事業(yè)部專(zhuān)注于智能感知與機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域，已經(jīng)和IDS，Blickfeld和Gidel等有著重要地位的國(guó)際公司展開(kāi)深度的技術(shù)合作。我們的解決方案包括3D激光雷達(dá)，工業(yè)相機(jī)，視覺(jué)處理平臺(tái)，圖像采集卡及視覺(jué)系統(tǒng)集成等。虹科的工程師積極參與國(guó)內(nèi)外專(zhuān)業(yè)協(xié)會(huì)和聯(lián)盟的活動(dòng)，我們非常重視技術(shù)培訓(xùn)和積累，公司定期與國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)進(jìn)行交流和培訓(xùn)。

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無(wú)代碼和低代碼系統(tǒng)通過(guò)簡(jiǎn)化應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)方式，徹底改變了IT界的企業(yè)、IT專(zhuān)業(yè)人員和“非開(kāi)發(fā)人員”。一場(chǎng)無(wú)代碼革命正在發(fā)生，且無(wú)處不在。在學(xué)校中，年紀(jì)較小的學(xué)生也開(kāi)始學(xué)習(xí)“編程”的基礎(chǔ)和概念。

對(duì)制造業(yè)有何影響

制造商一直在尋求提高效率，包括審查自動(dòng)化解決方案和改進(jìn)從而提高生產(chǎn)速度和質(zhì)量率。目前質(zhì)量管理人員仍面臨著影響制造業(yè)的普遍勞動(dòng)力短缺的挑戰(zhàn)。正在尋求的解決方案可能包括流程數(shù)字化，幫助在短缺期間進(jìn)行管理。

無(wú)代碼和低代碼平臺(tái)在諸如“機(jī)器人流程自動(dòng)化”之類(lèi)的任務(wù)中很受歡迎，非編程人員可以在其中編寫(xiě)用于自動(dòng)化和集成的應(yīng)用程序。就整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)而言，仍需一定程度的技術(shù)知識(shí)，但它為同樣具有業(yè)務(wù)知識(shí)的用戶(hù)提供了編寫(xiě)規(guī)則，構(gòu)建自己的自動(dòng)化能力。

同樣對(duì)于制造商而言，包括質(zhì)檢，仍需進(jìn)行大量的手動(dòng)工作。想想視覺(jué)檢查、工作說(shuō)明和裝配與驗(yàn)證過(guò)程，如果這些“定制工作”可以更容易地自動(dòng)化，而無(wú)需雇傭開(kāi)發(fā)人員，則會(huì)更有效率。為業(yè)務(wù)用戶(hù)提供實(shí)施業(yè)務(wù)邏輯“應(yīng)用程序”所需工具是一種強(qiáng)大的組合，可幫助提高效率，并允許了解“規(guī)則”的用戶(hù)自行實(shí)施規(guī)則，實(shí)現(xiàn)更佳的目標(biāo)。

基于區(qū)塊的工具，像樂(lè)高一樣工作

基于流還是基于區(qū)塊？

當(dāng)更深入地研究無(wú)代碼實(shí)踐時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)工具有三個(gè)陣營(yíng)：基于流、基于區(qū)塊或基于電子表格。

大多數(shù)人都能理解基于電子表格的方法是怎樣的，所以我們就從討論基于流的工具開(kāi)始。如果熟悉用于構(gòu)建流程圖的MicrosoftVisio，那么應(yīng)該對(duì)這種方法感到滿(mǎn)意，這是基于流實(shí)踐的基礎(chǔ)。用戶(hù)通過(guò)點(diǎn)擊拖動(dòng)模塊并將其連接在一起“開(kāi)發(fā)”，以創(chuàng)建他們希望如何運(yùn)行應(yīng)用程序的工作流程。

由于流程圖包含決策塊，因此用戶(hù)自然會(huì)定義“邏輯”塊并開(kāi)始將區(qū)塊連接在一起。這種基于流的方法的優(yōu)點(diǎn)是可讀性。使用戶(hù)十分容易遵循應(yīng)用程序“流程”，幫助支持和調(diào)試使用工具創(chuàng)建的應(yīng)用程序。

使用MIT Scratch等基于區(qū)塊的工具，概念有所改變。不再有像基于流的實(shí)踐那樣將模塊連接在一起的線。相反可以像對(duì)待“樂(lè)高”積木一樣對(duì)待應(yīng)用程序，然后將這些積木組在一起。此方法的優(yōu)勢(shì)在于，可以直觀將“塊”組合，與基于流的方法相比，在應(yīng)用程序中使用十分標(biāo)準(zhǔn)的邏輯元素（例如循環(huán)）可能更容易遵循。

大多數(shù)基于塊的工具在一般編程中也遵循類(lèi)似的概念流程，使得編寫(xiě)、編輯和生成代碼的過(guò)渡更加自然。這就是為什么像MIT Scratch這樣的概念在當(dāng)今學(xué)校中被廣泛使用的原因。歸根結(jié)底，基于流與基于區(qū)塊的問(wèn)題歸結(jié)為用戶(hù)偏好。沒(méi)有正確答案，選擇自己適合的方式便好。

低代碼工作平臺(tái)

無(wú)代碼和低代碼之間的區(qū)別

“無(wú)代碼”和“低代碼”。你可能聽(tīng)說(shuō)過(guò)這些術(shù)語(yǔ)可以互換使用，但實(shí)際上它們存在關(guān)鍵區(qū)別。當(dāng)人們提到無(wú)代碼平臺(tái)時(shí)，人們期望這些工具的用戶(hù)無(wú)需編寫(xiě)一行代碼。他們應(yīng)該能夠設(shè)計(jì)自己的整個(gè)程序并進(jìn)行“發(fā)布”，而無(wú)需任何代碼技能。

在提及低代碼工具時(shí)，此類(lèi)別中的工具通常需要一定程度的編程技能，而使用這些工具的目的是幫助開(kāi)發(fā)人員幫助他們以更易于理解的可視化編程格式構(gòu)建應(yīng)用程序。但是開(kāi)發(fā)人員仍需在發(fā)布應(yīng)用程序之前編寫(xiě)一些代碼。

理想情況下，需要確保使用所選的工具能保持一定程度的靈活性。無(wú)代碼工具允許非編程人員無(wú)需編碼即可創(chuàng)建生產(chǎn)就緒的應(yīng)用程序，但重要的是用戶(hù)仍然能夠?qū)ι傻拇a進(jìn)行更改并根據(jù)自身需求進(jìn)行自定義。對(duì)制造商來(lái)說(shuō)尤其如此，因?yàn)槊總€(gè)生產(chǎn)設(shè)施的運(yùn)作方式不同，且具獨(dú)特的流程和系統(tǒng)。你可能希望對(duì)生成的程序做一些更改，例如與ERP或MES系統(tǒng)的集成。確保靈活性便可以解決這類(lèi)問(wèn)題，可自行更改和自定義，而不必被“鎖定”在封閉的生態(tài)系統(tǒng)中。

這也適用于外設(shè)—隨著制造業(yè)變得更加自動(dòng)化和集成化，你希望確保工廠中所有的外設(shè)也能與你的應(yīng)用程序集成。這些可以是條形碼掃描儀、攝相機(jī)和PLC等。重要的是要記住，無(wú)論現(xiàn)在選擇哪種平臺(tái)，都必須足夠開(kāi)放，才能與你的設(shè)備互操作。

開(kāi)發(fā)人員該如何配合？

制造商還需要開(kāi)發(fā)人員嗎？答案是肯定的。如果看一下無(wú)代碼平臺(tái)和低代碼平臺(tái)盛行的所有行業(yè)，解鎖業(yè)務(wù)用戶(hù)處理自己的一些自動(dòng)化的能力，意味著開(kāi)發(fā)人員可以將時(shí)間集中在真正利用其技能組合的項(xiàng)目上。

無(wú)代碼和低代碼工具無(wú)法支持開(kāi)發(fā)人員所能做的一切，會(huì)有一些標(biāo)準(zhǔn)特征。例如，在Pleora用于視覺(jué)檢測(cè)的無(wú)代碼AI平臺(tái)中，構(gòu)建塊基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和AI的開(kāi)放技術(shù)，但該工具的關(guān)鍵在于，該平臺(tái)還允許開(kāi)發(fā)人員將自己的代碼片段導(dǎo)入平臺(tái)以增強(qiáng)功能，非常適合制造業(yè)，因?yàn)槎x每個(gè)“應(yīng)用程序”的定義對(duì)于每個(gè)制造商來(lái)說(shuō)都是不同的。

使用無(wú)代碼和低代碼工具允許用戶(hù)自行解決一些較簡(jiǎn)單的自動(dòng)化需求，從而使之前的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)資源可以專(zhuān)注于更復(fù)雜的項(xiàng)目。

未來(lái)會(huì)是怎樣的？

未來(lái)是自動(dòng)化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。隨著“非程序員”能夠構(gòu)建自己的自動(dòng)化應(yīng)用程序，而開(kāi)發(fā)人員則專(zhuān)注于更復(fù)雜的項(xiàng)目，因此所有制造商（不僅僅是大型制造商）都將以更快和可擴(kuò)展的速度獲得自動(dòng)化和數(shù)字化流程的優(yōu)勢(shì)。這將使制造商能夠在當(dāng)今的全球經(jīng)濟(jì)中保持競(jìng)爭(zhēng)力，克服勞動(dòng)力短缺問(wèn)題，同時(shí)向消費(fèi)者提供高質(zhì)量的產(chǎn)品。

虹科產(chǎn)品

/ 2022.5.5

虹科-AI網(wǎng)關(guān)

關(guān)鍵特點(diǎn)：

（1）與現(xiàn)有的檢測(cè)硬件、軟件和終端用戶(hù)流程配合

（2）支持的GigEVision、USB3 Vision、CameraLink或MIPI等多種接口協(xié)議

（3） 強(qiáng)大的NVIDIA GPU可以部署開(kāi)源或自定義算法，包括預(yù)先訓(xùn)練好的TensorFlow深度學(xué)習(xí)模型和使用OpenCV等開(kāi)源庫(kù)開(kāi)發(fā)的Python plug-ins

AI軟件平臺(tái)

關(guān)鍵特點(diǎn)：

直觀的、基于web的eBUS AI Studio平臺(tái)允許任何用戶(hù)（從非程序員到高級(jí)開(kāi)發(fā)人員）設(shè)計(jì)、培訓(xùn)、測(cè)試和部署自己的AI和計(jì)算機(jī)視覺(jué)插件。

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