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)產(chǎn)品是機(jī)械設(shè)備的“慧眼”,實(shí)現(xiàn)了對(duì)外界環(huán)境的觀察、識(shí)別以及判斷等功能。工業(yè)環(huán)節(jié)的人工智能應(yīng)用,多數(shù)都與機(jī)器視覺(jué)技術(shù)有關(guān)。
AICloud架構(gòu)中,機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品處于邊緣節(jié)點(diǎn)圈層,完成了多維感知數(shù)據(jù)的采集和前端智能處理。將AI算力注入邊緣,賦能邊緣智能是大勢(shì)所趨。
01
更便捷的缺陷檢測(cè)應(yīng)用
傳統(tǒng)的視覺(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,非常繁瑣,而借助AI深度學(xué)習(xí),只要通過(guò)缺陷樣本的訓(xùn)練,得到訓(xùn)練模型,利用模型就可以進(jìn)行缺陷檢測(cè)。
對(duì)于混雜在被檢測(cè)物中的劃痕,首先要對(duì)其進(jìn)行分割識(shí)別。如下圖,深度學(xué)習(xí)分割算法可對(duì)圖片進(jìn)行標(biāo)記訓(xùn)練,得到每個(gè)像素點(diǎn)是缺陷的概率圖,在概率圖基礎(chǔ)上結(jié)合Blob分析的工具,實(shí)現(xiàn)表面缺陷檢測(cè)。無(wú)論劃痕的形狀、位置如何變化,AI加持的視覺(jué)系統(tǒng)都能即刻做出正確判斷。
02
更精準(zhǔn)的字符識(shí)別應(yīng)用
借助基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法對(duì)已知類型的數(shù)字、字母類字符進(jìn)行標(biāo)記訓(xùn)練,在生產(chǎn)過(guò)程中可以識(shí)別畫面中是否存在類似字符,并輸出準(zhǔn)確的結(jié)果,讓機(jī)器在沒(méi)有人的幫助下自己讀懂字符概念。
如下圖所示,工業(yè)相機(jī)在進(jìn)行字符識(shí)別應(yīng)用時(shí),藍(lán)框所選字符處于背景有臟污、干擾的環(huán)境中,人眼難以準(zhǔn)確讀取,但借助基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法,視覺(jué)系統(tǒng)能夠高效識(shí)別,并輸出結(jié)果(綠色字符所示)。
基于AI深度學(xué)習(xí)的字符識(shí)別應(yīng)用對(duì)點(diǎn)陣、粘連、變形、低對(duì)比度、復(fù)雜背景等均有較高識(shí)別率,完成了傳統(tǒng)視覺(jué)系統(tǒng)無(wú)法實(shí)現(xiàn)的功能,且單一模型兼容多種字體及包裝形式,在下圖所示的乳制品灌裝線上,結(jié)合AI的視覺(jué)系統(tǒng)可滿足流水線上的高速檢測(cè)需求,識(shí)別率達(dá)到99.98%以上。
03
更高效的目標(biāo)定位應(yīng)用
在沒(méi)有固定定位特征的場(chǎng)景下、且目標(biāo)位置隨機(jī)變化時(shí),傳統(tǒng)視覺(jué)系統(tǒng)無(wú)法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)定位。這種情況下借助AI深度學(xué)習(xí)目標(biāo)定位應(yīng)用,則可輕松鎖定目標(biāo),再也不用“眾里尋他千百度”。
如下圖所示的包裹面單,無(wú)論如何放置包裹,借助深度學(xué)習(xí)目標(biāo)定位算法,相機(jī)都能高效讀取條碼信息。
這種技術(shù)在各大快遞分揀中心已落地應(yīng)用,面對(duì)雙11、618的天量包裹,也能讓你下單的寶貝更快到家。
04
更多維的視覺(jué)感知方式
過(guò)去,2D相機(jī)無(wú)法采集物體深度、體積等信息,搭載2D相機(jī)的機(jī)械臂不能對(duì)有高度差混料和無(wú)序擺放的物體做抓取。3D感知技術(shù)加持后,則可實(shí)現(xiàn)上述功能。從無(wú)到有,更智能的定位引導(dǎo)和體積測(cè)量應(yīng)用不再“高深莫測(cè)”。
機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的特點(diǎn)是提高生產(chǎn)的柔性和自動(dòng)化程度,運(yùn)用在人工視覺(jué)難以滿足要求的場(chǎng)合。AI是制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的變革力量,機(jī)器視覺(jué)之于AI等同于視覺(jué)之于人類。??低?/u>深耕多維感知、深度學(xué)習(xí)等多項(xiàng)AI關(guān)鍵技術(shù),???a href="http://srfitnesspt.com/soft/data/42-101/" target="_blank">機(jī)器人助推AI與生產(chǎn)制造業(yè)的智慧碰撞,讓工業(yè)設(shè)備“慧眼如炬”,用AI賦能智能制造。
目前,??低暀C(jī)器視覺(jué)已為3C、食藥品、新能源、汽車及零配件、紡織、電子半導(dǎo)體、物流等行業(yè)賦能。
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原文標(biāo)題:【利元亨 | G20】AI賦能智能制造(一) | 機(jī)器視覺(jué)加持,從此慧眼如炬
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