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新視智科廖方誠:建立機器視覺生態(tài)鏈,以機器視覺重構(gòu)中國制造

ss ? 來源:OFweek人工智能網(wǎng) ? 作者:OFweek人工智能網(wǎng) ? 2020-11-12 10:44 ? 次閱讀
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當前,我國制造業(yè)發(fā)展正處于轉(zhuǎn)型升級的關鍵階段,在“加快形成國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局”國家宏觀戰(zhàn)略方向下,智能制造作為雙循環(huán)基礎發(fā)力點,將成為提升國家整體制造業(yè)水平不可忽略的增長引擎。

“十四五”規(guī)劃、2035年遠景目標中明確指出,要“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等同各產(chǎn)業(yè)深度融合,推動先進制造業(yè)集群發(fā)展”、“系統(tǒng)布局新型基礎設施,加快第五代移動通信、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)中心等建設”。

被視為智能制造“智慧之眼”的機器視覺,廖方誠認為,在新的智能制造發(fā)展階段,機器視覺未來的新技術(shù)發(fā)展方向?qū)⑹桥c人工智能、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)深度融合后向嵌入式、數(shù)字化、智能化和實時化發(fā)展,將進一步加快工業(yè)領域產(chǎn)線的智能化、信息化、自動化進程。

新視智科總經(jīng)理廖方誠

面對機器視覺的快速發(fā)展,新視智科依托自有技術(shù)實力,建立核心技術(shù)架構(gòu)體系,從制造業(yè)的質(zhì)檢環(huán)節(jié)突破,為國內(nèi)工業(yè)生產(chǎn)企業(yè)提供智能制造升級的國產(chǎn)替代方案,幫助企業(yè)用更低的成本、更優(yōu)化的方案解決智能化、信息化、自動化等問題,進一步推動整個制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級進程,為堅定不移建設“制造強國、質(zhì)量強國、網(wǎng)絡強國、數(shù)字中國”助力。

創(chuàng)新基因加持,拓展工業(yè)視覺大藍海

目前在工業(yè)制造領域,尤其是半導體和電子設備制造,對機器視覺技術(shù)存在剛性需求,融合AI5G等新技術(shù)的機器視覺系統(tǒng)在工業(yè)質(zhì)檢、預測運維、智能讀碼等場景下大踏步地應用。

不過,隨著下游應用領域的不斷拓展,用戶端對機器視覺的技術(shù)與應用也提出了更高的要求。對于機器視覺廠家而言,首當其沖的是要在工業(yè)機器視覺市場找到關鍵突破點,并形成規(guī)模化優(yōu)勢。

具備優(yōu)秀的商業(yè)落地能力和雄厚技術(shù)實力的新視智科,專注基于現(xiàn)有的成熟IT底層技術(shù),從市場多樣化需求以及行業(yè)用戶的痛點和價值出發(fā),推出了基于Eye-X系列多功能模塊化平臺的自有機器視覺架構(gòu)體系,致力打造功能強大的通用化解決方案平臺。Eye-X系列平臺創(chuàng)新性的多功能模塊化設計,為合作伙伴提供了更加靈活的開發(fā)方式及定制化解決方案服務。

早在2017年,新視智科便基于Eye-X系列平臺打造出成熟商用化解決方案平臺——SmartInspect智能質(zhì)量管理系統(tǒng),并在紡織、3C、新能源等行業(yè)成功落地商用。值得一提的是,憑借卓越的產(chǎn)品創(chuàng)新力、強悍的機器視覺深度學習能力以及優(yōu)秀的商業(yè)落地能力,SmartInspect智能質(zhì)量管理系統(tǒng)曾多次榮獲“創(chuàng)新產(chǎn)品獎”、“優(yōu)秀產(chǎn)品獎”等榮譽。

機器視覺系統(tǒng)落地邁向規(guī)?;M程中,融合5G技術(shù)落地應用亦將是一個新趨勢。“我們提出了一個非常貼合未來技術(shù)架構(gòu)的路線——‘機器視覺+5G’解決方案。”廖方誠詳細解釋道,“工業(yè)相機將采集到的高清圖像回傳到MEC平臺,部署在MEC平臺的機器視覺應用執(zhí)行圖像分析處理,實現(xiàn)產(chǎn)品缺陷的精確檢測。利用5G和邊緣計算等技術(shù)將機器視覺與生產(chǎn)環(huán)境完美對接,實現(xiàn)了機器視覺產(chǎn)品質(zhì)量檢測的新方式?!皺C器視覺+5G”解決方案具有部署靈活,數(shù)據(jù)低時延、高安全,方便迭代升級等優(yōu)點?!?/p>

雄厚背景加持,用“藍海創(chuàng)新”拉動“紅海市場”

作為機器視覺領域的一匹實力強勁的黑馬,新視智科的骨子里早已融入了創(chuàng)新的基因,并且?guī)е环菖c生俱來的深厚技術(shù)“家底”。

新視智科是中興新通訊有限公司(中興新集團)投資控股的人工智能企業(yè),重點以機器視覺為切入點進入智能制造領域,隸屬于中興新集團戰(zhàn)略布局的智能制造板塊?!拔覀兪菑闹信d新集團內(nèi)部孵化出來的,核心團隊一直深耕于機器視覺及深度學習算法和應用,有著豐富的機器視覺技術(shù)儲備,可以迅速切入到智能制造領域?!?/p>

以紡織為例,面對紡織業(yè)高速、復雜背景下的布匹檢測,新視智科總經(jīng)理廖方誠說到:“我們最開始遇到的一個比較大的瓶頸就是速度,紡織產(chǎn)線速度非常快,每分鐘能達到100米左右的生產(chǎn)速度,畢竟速度決定產(chǎn)能。所以在這種高速場景下如何保證有效檢測和準確率成為行業(yè)的瓶頸問題。

對此,新視智科采用高速采集單元、超高速算力單元等硬件配置,深入硬件、聯(lián)合軟件優(yōu)化,從而提供超高速應用場景實時計算所需的算力,不但大幅提升檢測速度,同時滿足實時性的嚴苛要求。此外,針對被檢物體復雜背景的紋理、色彩等多樣性變化,我們利用了深度學習等前沿算法,確保在對比度不明顯的情況下也可以從復雜背景下檢出缺陷,這些都是我們在技術(shù)上的創(chuàng)新點?!?/p>

從目前紡織業(yè)現(xiàn)狀看,廖方誠認為,紡織是現(xiàn)有較大的藍海市場,傳統(tǒng)紡織制造企業(yè)具有極大的智能化、信息化升級改造空間。新視智科從源頭紗線、織布、坯布、成品布以及裁片、車縫及成衣各個場景,均提供了圍繞著機器視覺核心產(chǎn)品質(zhì)量提升的解決方案且落地商業(yè)部署。在布匹可檢測種類及花色方面,為業(yè)界覆蓋最全,檢測結(jié)果優(yōu)于國外設備,檢測設備及系統(tǒng)具有技術(shù)領先性。

在機器視覺系統(tǒng)已得到廣泛應用的3C行業(yè),新視智科提供的AOI檢測設備使用范圍廣、檢測精度高、檢測節(jié)拍快,徹底打破國外技術(shù)壟斷,可切實解決上下游企業(yè)多年來檢測環(huán)節(jié)人工成本高、檢測難度大、良品率不穩(wěn)定等痛點。為適應產(chǎn)線需求,不僅可提供核心AOI檢測設備,還可根據(jù)產(chǎn)線需求提供整線自動化解決方案,以適應產(chǎn)線效率布局,AOI整線布局方案靈活多變。多點布局多場景分析生產(chǎn)數(shù)據(jù),從多個維度發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)工藝可提升的環(huán)節(jié),發(fā)揮AOI最大效率,可替代人工18-20人,且可比同類設備單臺節(jié)約人工4-6人次。

基于紡織和3C行業(yè)的技術(shù)積累,新視智科已經(jīng)在多行業(yè)中實現(xiàn)創(chuàng)新解決方案商用化落地布局,如新能源、汽車、有色金屬、鋼鐵、光伏、酒業(yè)等行業(yè)。面對企業(yè)對智能化升級的迫切需求,新視智科未來將繼續(xù)深耕智能制造行業(yè),讓機器視覺技術(shù)真正落地商用。

建立機器視覺生態(tài)鏈,以機器視覺重構(gòu)中國制造

基于雄厚技術(shù)實力及股東背景,新視智科未來的定位會更加高遠。新視智科CEO廖方誠表示,新視智科將以機器視覺作為發(fā)展基礎,結(jié)合人工智能、5G等新技術(shù),面向多行業(yè)、多領域發(fā)展,協(xié)助中國的制造業(yè)加速智能升級。

首先,在現(xiàn)有市場立足、深耕,將新視智科在機器視覺領域積累的核心技術(shù)和解決方案實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化應用,并為紡織、3C等優(yōu)勢性行業(yè)樹立標準,打造出機器視覺系統(tǒng)建設的行業(yè)標桿級應用(如布匹缺陷檢測、玻璃蓋板外觀檢測等),形成品牌效應。

其次,依托新視智科自有核心技術(shù)架構(gòu)體系,結(jié)合人工智能、5G等前沿技術(shù),深耕產(chǎn)業(yè)應用,打造業(yè)界領先的通用機器視覺底層平臺,并賦能上下游合作伙伴拓展新興市場,建立可持續(xù)發(fā)展的機器視覺生態(tài)鏈。

未來,圍繞智能制造視覺業(yè)務全要素場景,將通用型和特定行業(yè)的業(yè)務需求結(jié)合,開發(fā)出標準化軟硬一體邊緣設備,再融入視覺方案、算法、業(yè)務模型,最終形成基于工業(yè)機器視覺的場景數(shù)據(jù)庫,為價值鏈上的所有合作伙伴提供全方位支持及配套視覺服務。

從“十四五”規(guī)劃框架來看,加快發(fā)展先進制造業(yè)將成為中國未來五年的發(fā)展主線之一。在制造領域機器視覺應用這條賽道上,新視智科通過部署創(chuàng)新解決方案,將為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供更多可能。

責任編輯:xj

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