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機器視覺產品是機械設備的“慧眼”

2019-07-18

人類在感知外界環境的過程中,80%以上的信息來自于視覺。在工業制作領域,機器視覺產品機械設備的“慧眼”,完成了對外界環境的觀察、辨認以及判別等功用。工業環節的人工智能使用,多數都與機器視覺技能有關。

01更快捷的缺點檢測使用

傳統的視覺設備體系面對雜亂多變的缺點類型,需要依據實踐的場景搭建不同的算法模塊,十分繁瑣,而憑借AI深度學習,只需通過缺點樣本的練習,得到練習模型,使用模型就可以進行缺點檢測。

關于稠濁在被檢測物中的劃痕,首要要對其進行切割辨認,深度學習切割算法可對圖片進行標記練習,得到每個像素點是缺點的概率圖,在概率圖基礎上結合Blob分析的東西,完成表面缺點檢測。無論劃痕的形狀、方位怎么改變,AI加持的視覺體系都能即刻做出正確判別。

視覺感知方式

02更精準的字符辨認使用

憑借基于神經網絡的深度學習算法對已知類型的數字、字母類字符進行標記練習,在出產過程中可以辨認畫面中是否存在相似字符,并輸出結果,讓機器在沒有人的幫助下自己讀懂字符概念。

基于AI深度學習的字符辨認使用對點陣、粘連、變形、低對比度、雜亂布景等均有較高辨認率,完成了傳統視覺體系無法完成的功用,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,結合AI的視覺體系可滿意流水線上的高速檢測需求,辨認率到達99.98%以上。


03更高效的方針定位使用

在沒有固定定位特征的場景下、且方針方位隨機改變時,傳統視覺體系無法完成方針定位。這種情況下憑借AI深度學習方針定位使用,則可輕松鎖定方針,再也不必“眾里尋他千百度”。


04更多維的視覺感知方式

過去,2D相機無法采集物體深度、體積等信息,搭載2D相機的機械臂不能對有高度差混料和無序擺放的物體做抓取。3D感知技能加持后,則可完成上述功用。從無到有,更智能的定位引導和體積測量使用不再“不可捉摸”。

機器視覺體系的特點是提高出產的柔性和自動化程度,運用在人工視覺難以滿意要求的場合。AI是制作業轉型晉級的變革力氣,機器視覺之于AI等同于視覺之于人類。??低暽罡嗑S感知、深度學習等多項AI關鍵技能,??禉C器人助推AI與出產制作業的才智磕碰,讓工業設備“慧眼如炬”,用AI賦能智能制作。


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