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氦帅缉B?低覣I赋能智能制造 机器视觉加持り柒ц﹌γ,从此慧眼如炬
--本文来源:杭州骸窑簳酴椋康机器人技术有限公司
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可上下分的捕鱼 www.tjdlqsjg.com 什么是智能制造:ふ?是自动化流水线┾ⅲ㎎,遍布工厂的机械臂╜┦á土ノ,还是空无一人的工厂Χ」⒚кル?都不是∫◤ヌ拍,这是自动化Иㄞ,而非“智能制造”木⒀”もя。若离开在制造过程中进行的智能活动┽┊,如分析⒖でズ◆о、推理ㄒ、判断Шベべ┠、构思和决策等κм≮╝ⅲ,智能制造将如无根之水╭┹へポど,而助力工业智能从“感知”到“认知”Йぷ╓┧,赋能制造业从“制造”到“智造”的ツ,正是人工智能技术╟┩。

人工智能(AIハ,Artificial Intelligence)自20世纪50年代被提出Х弎ó,当前AI已不仅仅是一个概念╆┖,随着算力ソォ◣、大数据和算法等技术突破け′,基于神经网络的深度学习等AI技术已在各行各业飞速渗透㈥ム。制造业无疑是AI融合创新主要场景之一﹥。推动承载AI技术的智能制造进程势在必行Ⅶ。

2019 害效毪挺罚康威视AI Cloud生态大会“智能制造协同发展”行业论坛上ヵ┷┖⑸з,酣摺恽伐贃T?祷魅俗懿眉钟阑状翁岢?ldquo;AI赋能智能制造”Δ≮╝,意在逐步将深度学习等人工智能技术、壹﹄やッ、物联网技术落地应用智能制造领域⑴,从完成多维感知だあ、数据采集和处理的机器视觉系统Хばヂ巜,到实现智慧内物流的移动机器人系统>Ⅶ≤丩Х,持续推动机器智能化щАǚ、服务智能化↘ヘ拾ǒ、生产智能化〩×マ。

“推动智能化不是一个点也不是一个平台⒊⑶,而是要通过一个体系实现”ㄩǚЕヘ火。孩┮迹康机器人依托酣校ぃ康威视AI Cloud体系逐步推动“AI+智能制造”落地íв█╣零。骸康威视AI Cloud由“边缘节点≌≈、边缘域┠シ⒈ビ、云中心”三层架构组成┾水ㄙт。边缘节点侧重多维感知数据的采集和前端智能处理㎡┿太ī;边缘域侧重感知数据的汇聚贰、存储è〃こ、处理和智能化应用╢╄;云中心侧重包括物联网数据在内的多维数据的融合及基于大数据的多维分析应用┱ビ。

QQ截图1

亥毹Xⅰ?低覣I Cloud架构

冠以“智能”之名的智能制造领域т~げ,人工智能技术能为其提供什么样的帮助ㄠ④?“AI赋能智能制造“专题将通过系列文章逐步解读②ζゑ,从囊括机器视觉ま、移动机器人产品的边缘节点ㄓы,到不限于RCS\TPS\WCS系统ù¨えげゥ、VM算法平台等的边缘域ΒЪ∷デ⒔,以及云中心ぺづゥ亇’、数据如何赋能智能工厂运维чдしソ。我们将立足氦迆?祷魅撕诵募际酲ウГ钎骸⒉酚敕瘛绌Fㄔ‖,以小见大╝ザ,与您探讨智造的未来:ゐ】。

本期主讲

AI赋能智能制造系列之机器视觉

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人类在感知外界环境的过程中‰..㎎,80%以上的信息来自于视觉ぼ◥ネぁǐ。在工业制造领域の,机器视觉产品是机械设备的“慧眼”艾,实现了对外界环境的观察〞、识别以及判断等功能ㄐ﹄すタ。工业环节的人工智能应用▽,多数都与机器视觉技术有关ⅵ。

AICloud架构中ぶ∷,机器视觉产品处于边缘节点圈层О∨ノ,完成了多维感知数据的采集和前端智能处理た丄。将AI算力注入边缘¢ьぱ,赋能边缘智能是大势所趋┇乛〖。

01更便捷的缺陷检测应用

传统的视觉系统面对复杂多变的缺陷类型ドサ⒂Ε∝,需要根据实际的场景搭建不同的算法膩@⑷?椐堙ォ砖浅7彼雩恣伽哗O▽,而借助AI深度学习土万,只要通过缺陷样本的训练く,得到训练模型けポ吉è,利用模型就可以进行缺陷检测Щょベ┤ㄆ。

对于混杂在被检测物中的划痕る△,首先要对其进行分割识别ビガぶト。如下图“,深度学习分割算法可对图片进行标记训练⒑ㄓ〈ぴコ,得到每个像素点是缺陷的概率图〔Дプ月,在概率图基础上结合Blob分析的工具⑷í,实现表面缺陷检测!㏎ド。无论划痕的形状☆せギ⑻《、位置如何变化Ⅵ,AI加持的视觉系统都能即刻做出正确判断⑼。

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02更精准的字符识别应用

借助基于神经网络的深度学习算法对已知类型的数字ё∩ュ├⑩、字母类字符进行标记训练├Ⅶǔ,在生产过程中可以识别画面中是否存在类似字符è〃-︼╧,并输出准确的结果ρъも╥,让机器在没有人的帮助下自己读懂字符概念⒐ㄩ》>。

如下图所示┣ⅰυЭ,工业相机在进行字符识别应用时М÷═,蓝框所选字符处于背景有脏污は』劳、干扰的环境中β」×ヱⅳ,人眼难以准确读取ヌ┦亇ф,但借助基于神经网络的深度学习算法兀⒄у∧┯,视觉系统能够高效识别アⅰ,并输出结果(绿色字符所示)íф∨【。

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基于AI深度学习的字符识别应用对点阵《Ъ∷、粘连Ⅺㄨ、变形…ヨ┟⑿、低对比度ば◣┹⒒、复杂背景等均有较高识别率⒁ǜЬ△,完成了传统视觉系统无法实现的功能┹┞⒑,且单一模型兼容多种字体及包装形式р√ヰ女わ,在下图所示的乳制品灌装线上íфぼ┷,结合AI的视觉系统可满足流水线上的高速检测需求┃⑻кぞ,识别率达到99.98%以上ヮ╕。

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03更高效的目标定位应用

在没有固定定位特征的场景下ú¥≡ラ、且目标位置随机变化时氺⒀Γ∫亅,传统视觉系统无法实现目标定位る±ザⅵ。这种情况下借助AI深度学习目标定位应用И÷,则可轻松锁定目标◎~⑷え,再也不用“众里寻他千百度”┆。

如下图所示的包裹面单⑤ο,无论如何放置包裹┘零,借助深度学习目标定位算法い╥,相机都能高效读取条码信息¥е。

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这种技术在各大快递分拣中心已落地应用カ,面对双11⒑、618的天量包裹ù㎎ベ,也能让你下单的宝贝更快到家κ。

04更多维的视觉感知方式

过去ヨ╈卄ǘ╗,2D相机无法采集物体深度㊣、体积等信息⒍⑦!,搭载2D相机的机械臂不能对有高度差混料和无序摆放的物体做抓取有и╬。3D感知技术加持后ハエ⒌︼о,则可实现上述功能▄①╄⒊は。从无到有тЛ,更智能的定位引导和体积测量应用不再“高深莫测”Υ㎎↓╪Γ。

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机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度Ф﹤ョ〧↙,运用在人工视觉难以满足要求的场合⒊o「。AI是制造业转型升级的变革力量р,机器视觉之于AI等同于视觉之于人类Пぽ┏┘⑹。憨堠立桅础康威视深耕多维感知〞┸⑾、深度学习等多项AI关键技术⒖ㄘ」×,孩篓郄妞去唬康机器人助推AI与生产制造业的智慧碰撞み①ソ毫,让工业设备“慧眼如炬”⑴ě,用AI赋能智能制造。≌≈男ī。

QQ截图10

目前㎜〈ぴ╒,骸ァ豫遥康威视机器视觉已为3C佰ㄆаぺ┧、食药品㎞"休、新能源〗И§、汽车及零配件⑼ǔ∵ぞ、纺织ν″ま、电子半导体▼、物流等行业赋能⑥Οoя。


 
 
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