深度學(xué)習(xí)算法注入機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用，助力工業(yè)領(lǐng)域智慧生產(chǎn)

2023-09-14 10:10:05 精質(zhì)視覺(jué)

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(luò)的深度學(xué)習(xí)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(chǎng)景之一，在機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的加持下，持續(xù)賦能生產(chǎn)線的自動(dòng)化、智能化升級(jí)，賦予工業(yè)生產(chǎn)“感知”能力，全面實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)從“制造”到“智造”的發(fā)展。

深度學(xué)習(xí)注入工業(yè)生產(chǎn)，創(chuàng)新應(yīng)用實(shí)現(xiàn)智造升級(jí)

　　人類在感知外界環(huán)境的過(guò)程中，80%以上的信息來(lái)自于視覺(jué)。在工業(yè)制造領(lǐng)域，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備為生產(chǎn)線提供“眼睛”，實(shí)現(xiàn)對(duì)外界環(huán)境的觀察、識(shí)別以及判斷等功能。

　　精質(zhì)視覺(jué)深耕機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域多年，堅(jiān)持以“傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)+深度學(xué)習(xí)”技術(shù)為核心，建立以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為主的差異化優(yōu)勢(shì)，致力于解決深度學(xué)習(xí)技術(shù)在工業(yè)界落地難的問(wèn)題。

　　精質(zhì)視覺(jué)積極尋找傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)之間的權(quán)衡，將深度學(xué)習(xí)技術(shù)融合進(jìn)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)基于規(guī)則的機(jī)器視覺(jué)和基于深度學(xué)習(xí)的圖像分析之間的互補(bǔ)，以工業(yè)環(huán)節(jié)的創(chuàng)新型機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)智慧生產(chǎn)。

深度學(xué)習(xí)助力缺陷檢測(cè)應(yīng)用

　　缺陷檢測(cè)通常是對(duì)工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷的檢測(cè)，目前缺陷檢測(cè)應(yīng)用最多，且對(duì)外觀有嚴(yán)格要求的產(chǎn)品包括金屬、玻璃、電子元器件等。傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)面對(duì)復(fù)雜多變的缺陷類型，需要根據(jù)實(shí)際的場(chǎng)景搭建不同的算法模塊，程序相對(duì)固定更改十分繁瑣。

　　而機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)借助深度學(xué)習(xí)算法，在金屬缺陷檢測(cè)案例中，通過(guò)對(duì)缺陷圖像的大量識(shí)別訓(xùn)練，能夠更快的構(gòu)建出算法模型;通過(guò)算法快速響應(yīng)，能夠做到從樣品到批量成品的復(fù)制加工;還能統(tǒng)計(jì)分析對(duì)比不同批次的產(chǎn)品缺陷圖片，當(dāng)出現(xiàn)新的缺陷類型時(shí)，無(wú)需對(duì)具體規(guī)則進(jìn)行人工編程和再次構(gòu)建算法，便可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自主升級(jí)。

　　深度學(xué)習(xí)算法注入機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用在工業(yè)領(lǐng)域中的智慧生產(chǎn)中發(fā)揮著至關(guān)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(dòng)了自動(dòng)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(xué)習(xí)算法將為工業(yè)領(lǐng)域的智慧生產(chǎn)帶來(lái)更多的驚喜和機(jī)遇。