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VisionBank AI通用智能工業(yè)視覺(jué)算法平臺(tái)的功能特色

維視智造官微 ? 來(lái)源:維視智造官微 ? 作者:維視智造官微 ? 2022-07-19 10:19 ? 次閱讀
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從理論起步到工業(yè)實(shí)踐,中國(guó)工業(yè)視覺(jué)發(fā)展分為四個(gè)階段,當(dāng)前正處于機(jī)器視覺(jué)向各行業(yè)應(yīng)用滲透的時(shí)期。科技自主化成為國(guó)家戰(zhàn)略,工業(yè)視覺(jué)應(yīng)用的廣度與深度實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展,廣度體現(xiàn)在2D向3D遞進(jìn),深度體現(xiàn)在算法層的深度應(yīng)用,如深度學(xué)習(xí)、AI認(rèn)知逐步建立,應(yīng)用滲透率提高,國(guó)產(chǎn)化應(yīng)用需求逐漸增加,自研比例不斷提升。

在機(jī)器視覺(jué)軟件開發(fā)領(lǐng)域,大部分廠家面向市場(chǎng)上檢測(cè)精度越來(lái)越高、檢測(cè)速度越來(lái)越快、成本越來(lái)越低、場(chǎng)景適應(yīng)面越來(lái)越廣等的需求趨勢(shì),已經(jīng)將深度學(xué)習(xí)作為研發(fā)的重要方向,事實(shí)也證明,為機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)配置深度學(xué)習(xí)的算法軟件,確實(shí)可以處理很多制造行業(yè)產(chǎn)線的新問(wèn)題。

然而,深度學(xué)習(xí)算法也并非“萬(wàn)能藥”。一方面,很多機(jī)器視覺(jué)提供商在研發(fā)軟件平臺(tái)時(shí),直接從深度學(xué)習(xí)起步,缺乏傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)積累,導(dǎo)致遇到需要傳統(tǒng)算法解決的場(chǎng)景,就舉步維艱,需要再進(jìn)行定制開發(fā);另一方面,深度學(xué)習(xí)對(duì)平臺(tái)算力要求高,當(dāng)前工業(yè)制造產(chǎn)線中仍有大量的僅需要傳統(tǒng)算法就可解決的機(jī)器視覺(jué)場(chǎng)景,如果一概使用深度學(xué)習(xí),則在某種程度上也是一種成本浪費(fèi)。

傳統(tǒng)算法融合深度學(xué)習(xí) 維視獨(dú)辟蹊徑的最優(yōu)解

多年的研發(fā)和一線實(shí)踐,維視團(tuán)隊(duì)深諳傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢(shì)和邊界,因此開創(chuàng)性地將傳統(tǒng)算法融合深度學(xué)習(xí),為機(jī)器視覺(jué)帶來(lái)了針對(duì)軟件平臺(tái)的最佳答案。

相對(duì)于當(dāng)前行業(yè)內(nèi)以傳統(tǒng)算法或以深度學(xué)習(xí)為核心的軟件,維視智造推出的VisionBank AI通用智能工業(yè)視覺(jué)算法平臺(tái),將維視20年的傳統(tǒng)算法積累和深度學(xué)習(xí)有效融合,最新版本幾乎可以完成任何行業(yè)內(nèi)任何場(chǎng)景下的圖像處理任務(wù)。同時(shí),隨著新算法、新技術(shù)和創(chuàng)新應(yīng)用方法的不斷發(fā)展,VisionBank AI將在其優(yōu)秀的項(xiàng)目開發(fā)架構(gòu)及系統(tǒng)架構(gòu)之上快速完成升級(jí)迭代,從而解決更多的場(chǎng)景問(wèn)題。

VisionBank AI的功能特色包括:

(1)創(chuàng)新的“深度學(xué)習(xí)過(guò)濾”工具。先以傳統(tǒng)算法實(shí)現(xiàn)“0漏檢,高過(guò)檢”,再用“深度學(xué)習(xí)”過(guò)濾“過(guò)檢”中誤判情況。該方案不僅能實(shí)現(xiàn)“0漏檢”下極低的“過(guò)檢率”指標(biāo),還具備以下優(yōu)勢(shì)特點(diǎn):

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任何需要進(jìn)一步“智能判定”的工具都支持“深度學(xué)習(xí)過(guò)濾”

對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量要求降低——“過(guò)檢”情況下,提高檢測(cè)指標(biāo),即可快速獲取大量負(fù)樣本數(shù)據(jù),“NG”產(chǎn)品數(shù)據(jù)獲取不再是問(wèn)題。

對(duì)算力平臺(tái)要求降低——“深度學(xué)習(xí)過(guò)濾”工具基于OpenVINO硬件加速引擎優(yōu)化,可以完全基于CPU完成在線推理。

嚴(yán)謹(jǐn)、清晰的判定原理過(guò)程展示——“深度學(xué)習(xí)過(guò)濾”工具是傳統(tǒng)算法和深度學(xué)習(xí)深度融合的典型應(yīng)用,在深度學(xué)習(xí)的加持,依舊保留了傳統(tǒng)算法的嚴(yán)謹(jǐn)邏輯。

更自由的檢測(cè)方案設(shè)計(jì)——“深度學(xué)習(xí)過(guò)濾”工具不僅僅用于傳統(tǒng)算法和深度學(xué)習(xí)相融合,還可以先用深度學(xué)習(xí)“過(guò)檢”,再用“深度學(xué)習(xí)過(guò)濾”的創(chuàng)新用法。

(2)深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像處理細(xì)節(jié)流程中的創(chuàng)新應(yīng)用。維視智造不僅把深度學(xué)習(xí)技術(shù)用來(lái)直接解決一些復(fù)雜檢測(cè)問(wèn)題,更把深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用在圖像處理流程中的各個(gè)環(huán)節(jié)。比如:深度學(xué)習(xí)圖像增強(qiáng)、深度學(xué)習(xí)掩膜、深度學(xué)習(xí)定位、深度學(xué)習(xí)模板訓(xùn)練等。在使用VisionBank AI的工具時(shí),會(huì)經(jīng)常發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)給傳統(tǒng)算法帶來(lái)的驚喜。

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深度學(xué)習(xí)圖像增強(qiáng)”可以只輸出你感興趣的“鋼筋區(qū)域”

(3)前沿的“遷移學(xué)習(xí)”技術(shù)應(yīng)用。眾所周知,“遷移學(xué)習(xí)”技術(shù)應(yīng)用需要大量數(shù)據(jù)積累,通過(guò)“預(yù)訓(xùn)練模型”來(lái)實(shí)現(xiàn)。維視智造在深度學(xué)習(xí)圖像增強(qiáng)、深度學(xué)習(xí)二值圖后處理等流程上使用了各種“預(yù)訓(xùn)練”模型,可以在不獲取用戶任何訓(xùn)練數(shù)據(jù)的前提下,“提前想到”用戶的預(yù)期目的。

(4)完善、易用的平臺(tái)應(yīng)用架構(gòu)。VisionBank AI不是深度學(xué)習(xí)技術(shù)火熱后的新產(chǎn)品,而是將深度學(xué)習(xí)技術(shù)深度融合到一個(gè)具有二十余年應(yīng)用積淀的軟件中的升級(jí)產(chǎn)品。其在相機(jī)、通訊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、IO、用戶管理、流程處理邏輯等模塊的功能經(jīng)受住了大量各行業(yè)用戶的驗(yàn)證和認(rèn)可。

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除此之外,VisionBank AI還擁有多項(xiàng)面對(duì)具體難題的技術(shù)突破:

(1)傳統(tǒng)算法的極致應(yīng)用。VisionBank AI將傳統(tǒng)算法的能力幾乎應(yīng)用到了極致,凡是傳統(tǒng)算法能夠解決的應(yīng)用場(chǎng)景,VisionBank AI全部觸達(dá)。VisionBank AI只把深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用在兩個(gè)方面:其一、傳統(tǒng)算法無(wú)法解決的場(chǎng)景;其二、采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)時(shí)效率和穩(wěn)定性更高的場(chǎng)景。

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VisionBank AI傳統(tǒng)算法可檢出的“隱裂”缺陷

(2)智能高速定位算法的突破。高分辨率圖像下的高精度、高速度智能特征匹配一直都是是行業(yè)難點(diǎn)問(wèn)題。VisionBank AI最新開發(fā)的第四代“特征匹配算法”相對(duì)于第一代算法,匹配速度提升了11倍,支持以下異常特征匹配:特征被部分遮擋、特征大小有縮放、特征扭曲變形以及特征顯示不全等。VisionBank AI的核心圖像處理算法始終看齊國(guó)內(nèi)外最前沿技術(shù)。

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(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的深度優(yōu)化。VisionBank AI在線推理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型均基于OpenVINO進(jìn)行了模型優(yōu)化。優(yōu)化后的模型,對(duì)算力平臺(tái)的要求最高可降低16倍(不同類型的模型優(yōu)化結(jié)果有差異)。VisionBank AI的在線推理可以全部基于CPU完成。

案例實(shí)踐 實(shí)力賦能

VisionBank AI可以更好的適應(yīng)客戶現(xiàn)場(chǎng)的各種復(fù)雜檢測(cè)要求,目前也已有了典型實(shí)踐案例:

螺紋裂紋檢測(cè)

在螺紋的生產(chǎn)加工過(guò)程中,因?yàn)楦鞣N原因會(huì)產(chǎn)生一定比例的不合格品,如果不能夠?qū)⒉缓细衿窓z測(cè)出來(lái),會(huì)對(duì)產(chǎn)品本身的強(qiáng)度造成嚴(yán)重影響。采用傳統(tǒng)的視覺(jué)檢測(cè)方法對(duì)螺紋進(jìn)行檢測(cè),因?yàn)槁菁y本身的紋理干擾等因素,在檢測(cè)的過(guò)程中無(wú)法檢測(cè)或者誤判率非常高,采用VisionBank AI的深度學(xué)習(xí)功能,可將誤判率大大的降低,良品率能夠達(dá)到99.9%以上。

鍵盤缺陷檢測(cè)

電腦鍵盤字符印刷的過(guò)程中,經(jīng)常會(huì)產(chǎn)生各種印刷不良,采用傳統(tǒng)的視覺(jué)檢測(cè)方法進(jìn)行檢測(cè),粉塵、毛屑、指紋等如果殘留在鍵盤上,就會(huì)對(duì)視覺(jué)檢測(cè)造成干擾。在檢測(cè)過(guò)程中將其誤檢為字符的印刷不良,使合格品被誤檢為不合格品,從而影響產(chǎn)線的生產(chǎn)效率。針對(duì)以上存在的問(wèn)題,用VisionBank AI的深度學(xué)習(xí)功能對(duì)鍵盤進(jìn)行檢測(cè),可使產(chǎn)線的誤檢率大大的降低,從而提高產(chǎn)線的檢測(cè)生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

大棗分選

在大棗的分類檢測(cè)項(xiàng)目的要求中,需要對(duì)多種大棗產(chǎn)品進(jìn)行分類,其中每一類之間有著明顯的差異,采用傳統(tǒng)算法進(jìn)行特征提取來(lái)判斷,無(wú)法實(shí)現(xiàn)批量生產(chǎn)檢測(cè);同時(shí),相同類別的大棗之間又存在共性,通過(guò)傳統(tǒng)的檢測(cè)方法難以穩(wěn)定的獲取到相同的元素。為了能夠?qū)崿F(xiàn)大棗的檢測(cè)分類要求,使用VisionBank 深度學(xué)習(xí)功能對(duì)大棗進(jìn)行分類和檢測(cè),就達(dá)到了很好的檢測(cè)效果。

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維視智造作為國(guó)內(nèi)專業(yè)的人工智能與機(jī)器視覺(jué)解決方案供應(yīng)商,面向制造業(yè)企業(yè)及行業(yè)系統(tǒng)集成商,搭載完備且具有行業(yè)領(lǐng)先水平的產(chǎn)品矩陣,將持續(xù)以客戶需求為導(dǎo)向,以行業(yè)發(fā)展為前瞻,以精細(xì)化服務(wù)為抓手,成為智能制造浪潮之下,客戶優(yōu)質(zhì)可靠的合作伙伴。

審核編輯:湯梓紅

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