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        “機器視覺”的挑戰:對于AI來說,什么樣的形狀算是臟污

        對于人工智能(AI)來說,“什么樣的形狀算是臟污?什么樣的顏色算是臟污?需要基于AI的算法來解決,但這也存在很多挑戰,比如說不同的光線會呈現不同的圖像,怎么才能找到最好的圖像?”10月21日,在2021第五屆全球智能工業大會“智能感知與機器視覺”分論壇上,聞泰科技副總裁郭洪濤舉例道。

        工業4.0階段,人工智能與實體經濟尤其是制造業的深度融合已經成為行業共識。但同時,人工智能在制造業的應用還面臨許多難題。

        思謀科技智能制造業務總經理劉剛介紹,超過93%的客戶希望在將來的2-5年之內能夠進行大規模的人工智能項目的部署,并且希望用人工智能去提升整個制造業水平。但是只有不到10%的客戶認為人工智能在過去的實施項目中幫助他們實現了預期。他認為,交付周期過長、投入成本巨大、人才短缺等都是制約中國智能制造的問題。

        同時,應用場景的復雜化也對在機器視覺的應用提出更高的要求。隨著電子消費制造場景中,零部件尺寸越來越小,對精度的要求越來越高,無序抓取的應用場景越來越多,電子產品外觀檢測中的臟污難識別等,機器視覺應用的準確度、穩定性要求更高。

        人的感知主要依賴視覺,智能感知核心是機器視覺。以機器視覺為核心的智能感知,正在與實體經濟深度融合,推動制造業轉型升級。

        思謀科技董事長、香港中文大學終身教授賈佳亞表示,機器視覺會成為智能制造企業的必選項,因為它可以使人工智能技術充分落地,能夠提升數據的處理,最后實現價值的最大化。

        機器視覺在電子消費生產制造領域的應用最為典型。相比于人,機器具有更高的精確度、穩定性和持久度。為解決消費電子行業中共性的人力成本、員工流動性、產品質量控制等痛點問題,企業將機器視覺應用于生產制造各個環節,如上下料、貼輔料、尺寸測量、識別、檢測、點膠工藝等。

        聞泰科技副總裁郭洪濤表示,機器視覺的特點首先是柔性化,機器視覺相當于一個標準品、一個相機、一個鏡頭、一個光源,可以拍照,通過圖像處理的方式去做一些檢測,它可以適用不同的產品,柔性化很強;第二是無接觸;第三是可以信息化,可以把數據通過處理的方式,用算法檢測和識別出來,同時把相應的信息寫入系統,為算法的迭代、工藝的優化等打下很好的基礎,所以機器視覺在消費電子領域用得越來越廣。

        (作者:廣東粵港澳大灣區研究院 助理研究員岑金露 )

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