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領(lǐng)邦智能工博會(huì)發(fā)布用于AI的通用光學(xué)技術(shù)

2020-09-16 09:11:07   來源:投資家網(wǎng)  作者: 

摘要:本網(wǎng)訊,在全球百年未有之大變局環(huán)境下,以人工智能和5G為代表的新技術(shù)革命,正如火如荼的促進(jìn)著各行各業(yè)的發(fā)展,工業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè),勢(shì)必成為關(guān)注焦點(diǎn)。

適用于工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢,突破技術(shù)瓶頸引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)

    本網(wǎng)訊,在全球百年未有之大變局環(huán)境下,以人工智能和5G為代表的新技術(shù)革命,正如火如荼的促進(jìn)著各行各業(yè)的發(fā)展,工業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè),勢(shì)必成為關(guān)注焦點(diǎn)。第22屆中國(guó)國(guó)際工業(yè)博覽會(huì)(工博會(huì))在此大背景下如約于2020年9月15日在上海國(guó)家會(huì)展中心開幕。

 

縱觀全球工業(yè)現(xiàn)狀,新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革競(jìng)爭(zhēng)格局中,自動(dòng)化、無人化生產(chǎn)方式快速發(fā)展。在此歷史進(jìn)程中,生產(chǎn)自動(dòng)化解決起來相對(duì)比較容易,但無人化工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢卻遇到了非常大的障礙。如何提高工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢效率成為行業(yè)亟待解決的問題。為什么工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢這么難呢?難道工業(yè)視覺技術(shù)就不能追上人類的眼睛嗎?


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我們帶著這個(gè)問題采訪了參加本次工博會(huì)的北京領(lǐng)邦智能裝備股份公司(領(lǐng)邦智能)董事長(zhǎng)崔忠偉博士。崔忠偉博士說:“工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢技術(shù),本質(zhì)上就不是自動(dòng)化技術(shù),自動(dòng)化技術(shù)特征是If...Then這樣一套邏輯。在深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)技術(shù)出現(xiàn)之前,我們?cè)J(rèn)為只要我們寫更多的邏輯關(guān)系,就能甄別工業(yè)產(chǎn)品表面的缺陷和非缺陷,但多年的實(shí)踐結(jié)果表明,就算我們寫的邏輯關(guān)系再?gòu)?fù)雜,也還是不及人類的眼睛和大腦,在產(chǎn)品漏檢率和過殺率上始終無法與人類媲美。自2012年深度學(xué)習(xí)技術(shù)得到突破后,我們終于意識(shí)到工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢本質(zhì)上就不是自動(dòng)化技術(shù)能解決的,需要人工智能技術(shù)去解決?!?/span>

 

領(lǐng)邦智能作為一家人工智能(AI)賦能工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域的創(chuàng)新型企業(yè),自2019年5月發(fā)布工業(yè)質(zhì)檢云大腦iBrain以來,服務(wù)了3C殼體、汽車零件、手機(jī)零件、稀土永磁等多個(gè)行業(yè),眾多智聯(lián)網(wǎng)(AIOT)端設(shè)備日夜運(yùn)行,不斷地進(jìn)行性能迭代,已讓工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢技術(shù)追上了人類。


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AIOT智聯(lián)網(wǎng)


AI賦能工業(yè)質(zhì)檢,在獲得巨大成功的同時(shí),也遇到了更為嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),那就是工業(yè)產(chǎn)品缺陷圖像大數(shù)據(jù)積累困難。工業(yè)產(chǎn)品表面成像非同自然界成像,花花草草都是在日光光源照射下根據(jù)表面反射率成像(吸收率成像),很容易積累圖像大數(shù)據(jù),這讓我們可以通過AI應(yīng)用軟件識(shí)別花草,究其原因還是其大數(shù)據(jù)容易采集,AI模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)精度高,識(shí)別率追上人類。

 

工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢則有所不同,工業(yè)零件多為同一種材料,光線吸收率相同,且全部都是在人造光源下通過不同角度進(jìn)行成像。這就意味著,同一零件在不同角度、不同人造光源下形成了各不相同的影像。一個(gè)設(shè)備的成像數(shù)據(jù),無法被另一個(gè)設(shè)備訓(xùn)練學(xué)習(xí)所用。換句話說:沒有光照和成像的標(biāo)準(zhǔn)化,就沒有工業(yè)產(chǎn)品缺陷圖像的標(biāo)準(zhǔn)化,就沒有大數(shù)據(jù),沒有大數(shù)據(jù),就沒有追上人類的機(jī)器智能,就無法實(shí)現(xiàn)無人化生產(chǎn),大幅提高質(zhì)檢效率也就無從談起。光照和成像技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化成為AI在工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)檢應(yīng)用中最大的“攔路虎”。

 

籍此工博會(huì)之機(jī),領(lǐng)邦智能率先發(fā)布了適用于工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢的標(biāo)準(zhǔn)化光照技術(shù)和成像技術(shù),即通用光學(xué)技術(shù)。這套通用光學(xué)技術(shù),抽象出工業(yè)產(chǎn)品表面質(zhì)檢最本質(zhì)的特征,以單一標(biāo)準(zhǔn)化的方式,一統(tǒng)天下,解決了工業(yè)產(chǎn)品表面圖像大數(shù)據(jù)的定義和累積難題。

 

適用于AI的通用光學(xué)技術(shù),從最本質(zhì)的表面成像機(jī)理出發(fā),開發(fā)出一套光照光源,包括2代光源、2.5代光源、3代光源,徹底解決光照標(biāo)準(zhǔn)化問題。特別是3代光源,屬于柔性自定義光源,可根據(jù)工業(yè)產(chǎn)品表面本質(zhì)特征,自動(dòng)定義光線角度,做到“一絲(光線)不多、一絲(光線)不少”精確光照,在圖像上充分展示產(chǎn)品缺陷,為AI識(shí)別奠定了基礎(chǔ)。



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通用光學(xué)組件

在光照光源標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)上形成的通用成像技術(shù),包括1代360鏡頭、2代360鏡頭、1代外觀遠(yuǎn)心鏡頭、2代外觀遠(yuǎn)心鏡頭。通俗地講,采用精確的接收光錐控制,實(shí)現(xiàn)成像的精確化和標(biāo)準(zhǔn)化,為AI模型識(shí)別提供最好的信噪比圖像。

 

此次領(lǐng)邦智能發(fā)布的通用光源和通用成像技術(shù)形成了一套完整的技術(shù)體系,能夠?qū)崿F(xiàn)工業(yè)產(chǎn)品表面精確成像,使工業(yè)產(chǎn)品缺陷圖像數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,解決了AI落地過程中必須解決的大數(shù)據(jù)問題,實(shí)現(xiàn)了AI工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)檢能力追上人類的重大突破。工業(yè)視覺依靠AI技術(shù)起飛,卻要靠光學(xué)技術(shù)落地!我們有理由相信,領(lǐng)邦智能作為工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè),手握AI云大腦iBrain和通用光學(xué)兩大核心關(guān)鍵技術(shù),將攜眾多致力于AI應(yīng)用的企業(yè),推動(dòng)工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)檢效率的提升,引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

 

崔忠偉博士最后風(fēng)趣的說:“春江未暖鴨先知,又一個(gè)近萬億級(jí)的AI市場(chǎng)將被開拓出來,是繼商業(yè)推薦、人臉識(shí)別后又一個(gè)大的AI應(yīng)用產(chǎn)業(yè)集群”。

 


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