維視智造——借機器視覺之翼,向“雙碳”目標進發

                                               2022-09-15 78690
                                            核心提示:雙碳背景下,綠色低碳轉型成為我國制造業發展的必然趨勢。機器視覺作為與工業制造結合最為緊密的人工智能技術,已升級為提高生產
                                             雙碳”背景下,綠色低碳轉型成為我國制造業發展的必然趨勢。機器視覺作為與工業制造結合最為緊密的人工智能技術,已升級為提高生產作業效率和經濟效益,促進制造業可持續發展的重要助力。

                                            9月16日,智博數字將組織發起以“‘雙碳’目標下數字化與智能工廠技術應用”為主題的線上交流會,攜手行業大咖共同探討企業如何實現綠色與智能雙翼齊振,在降本增效的同時減碳,化挑戰為機遇,實現柔性、高效生產與可持續發展。維視智造作為國內專業的人工智能與機器視覺解決方案供應商,受邀參加本次會議,屆時將分享維視智造在賦能制造業綠色智能制造轉型之路上,可提供的機器視覺智能化產品與典型解決方案,剖析機器視覺技術和服務在幫助企業節能降耗、提質增效上的具體應用。

                                            維視觀點1:深度學習技術是助推企業綠色智能制造轉型重要動能

                                            隨著制造業綠色智能制造轉型步伐加快,工業視覺在定位、測量、識別、檢測等各個方向上的應用都面臨著精度、速度與準確率要求越來越高的挑戰。這其中的部分問題隨著硬件水平的提高得到了有效的解決,比如采集硬件的分辨率、傳輸帶寬、運算效率方面,但是也有一部分問題,需要長周期的實踐和迭代升級才有可能解決,其核心關鍵點在于深度學習技術的發展與應用。深度視覺技術會使工業視覺的應用邊界得到極大地拓展,由原來只能在產品標準化、一致性極高的場景,變成幾乎可以替代人眼進行任意場景下的視覺檢測應用,從而促進各行業的綠色智能化轉型。

                                            維視解題:VisionBank Al,定義“工業視覺檢測大腦”

                                            維視智造憑借多年的研發和一線實踐,團隊深諳傳統算法的優勢和邊界,開創性地將傳統算法融合深度學習,為機器視覺帶來了針對軟件平臺的最佳答案——VisionBank Al。作為加載深度學習技術的通用智能視覺開發平臺,VisionBank Al可為機器視覺賦予更強大的類人腦能力。平臺依靠傳統算法與基礎工具模塊、深度學習算法模塊及光度立體算法模塊,將幫助企業大力提升生產效率和管理水平,做到“0漏檢”,優化算力平臺成本,助力多行業客戶實現智能化升級。

                                            (基于深度學習全圖分類算法,標記并訓練深度學習模型)

                                            (基于深度學習目標定位算法模型訓練)

                                            VisionBank Al 具備應用簡單、穩定高效、深入場景、快速迭代的平臺優勢。全新升級后的VisionBank Al,不僅對原有的高效穩定系統架構進行了鞏固優化,而且還重點開發了3類深度學習專用工具:“特征智能分割”、“特征智能分類”和“智能定位”。這三大工具的上線,將有效解決在機器視覺檢測中,產品缺陷特征難識別、特征分割不穩定以及興趣對象難以穩定定位的問題,為制造業更復雜的生產場景和更精細化的檢測需求帶來有效的解決方案。VisionBank Al的4項技術突破也為制造業降本帶來更多可能:對算力平臺要求降低16倍,優化用戶算力平臺成本;訓練數據量降低100倍,高效解決客戶圖像數據獲取問題;特征匹配算法提速11倍,異常特征匹配難題迎刃而解;支持16個流程同步運行,成本再優化。

                                            維視觀點2:深入一線觸達用戶,快速落地才是產品硬實力

                                            維視智造深耕機器視覺行業近20年,深入產線,以VisionBank AI搭載高性能視覺產品,在多個復雜場景中落地應用,已為數千客戶解決了多個工業檢測難題。其中,新能源類行業及高耗能的電子行業,維視智造均已積累了豐富的案例:

                                            光伏行業產品外觀檢測:識別率≥99.5%

                                            以合作的某光伏企業的案例為例,通常太陽能電池板外觀檢測采用人工檢測,傳統的人工檢測方法效率低、出錯率高、產品損耗大。而采用機器視覺則檢測需求多,對檢測定位的精度要求也非常高,客戶需求能力更全面、效率更高的機器視覺部署,完成太陽能電池板這個光伏重要組件生產環節的效率飛躍。對此,維視智造使用四相機同檢,產品到位快速識別后,尺寸信息、缺陷位置瞬間輸出。同時采用VisionBank AI缺陷檢測算法,時效性更高,測量數據及結果自動保存并生成表單,可為隱患預判和工藝評估提供全面、準確、及時的數據。以3pcs/s的速度,快速完成了對電池板缺陷超99.5%的識別率,漏檢率、破片率也同步降低。

                                            3C電子行業產品缺陷檢測:識別率>99.99%

                                            以常見的手機后蓋缺陷檢測為例,客戶需要對手機后蓋BP面、外側面、Split三個區域進行碰壓傷、碰刮傷、異色、殘留膠水、氣孔等30多種缺陷類型的檢測,實際實施過程中發現產品缺陷不同特征之間形態差異大、部分缺陷不明顯,打光難度大??蛻羰謾C產品日產量非常高,因此對檢測精準度、速度也提出了很高的要求。維視智造的解決方案,使用三套相機同步檢測,使其特征最大化,成像效果清晰明顯,再借助VisionBank AI采用“傳統算法+深度學習+深度學習”的三嵌套實施方案,極大降低誤檢率,準確識別率大于99.99%。

                                            除上述光伏、3C行業的實踐案例外,維視智造也已在鋰電、汽車、半導體、 醫療與食品、教育等行業成功合作多家企業,為各行業的智能化升級,降本增效提供助力。

                                            維視觀點3:將問題前置的立體化服務支持,可再為客戶降消耗

                                            維視智造堅持以客戶為中心,針對困擾客戶的難題:如何保證機器視覺解決方案的快速配置及穩定性,專門設立了AI-Vision Lab視覺開放實驗室。用于應用場景模擬和部署實驗,支撐公司技術研發與客戶解決方案的迅速產出。當前,實驗室已匯集了公司最優質的鏡頭、相機、光源等硬件產品及可模擬各類機器視覺應用方向的標準化實驗臺,為廣大客戶的機器視覺項目實現短期內上線投產提供了有力保障。

                                            “雙碳”目標下的“綠色制造”強調高科技含量、資源消耗少,重在降低能耗,需與“智能制造”相互補充,相互促進,從而提高企業的可持續發展水平。維視智造將始終堅持產品研發創新與市場需求同頻,致力于為客戶提供一站式數字化與智能化解決方案,賦能客戶智造競爭力,助力綠色智能制造開啟全新“視界”。

                                             
                                             
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