關于虹科智能感知

虹科智能感知事業(yè)部專注于智能感知與機器視覺領域，已經(jīng)和IDS，Blickfeld和Gidel等有著重要地位的國際公司展開深度的技術合作。我們的解決方案包括3D激光雷達，工業(yè)相機，視覺處理平臺，圖像采集卡及視覺系統(tǒng)集成等。虹科的工程師積極參與國內(nèi)外專業(yè)協(xié)會和聯(lián)盟的活動，我們非常重視技術培訓和積累，公司定期與國內(nèi)外專家團隊進行交流和培訓。

AI Vision是一款對用戶友好的工具包。基于AI圖像處理可以提高各個行業(yè)中的競爭力，已經(jīng)測試并實現(xiàn)應用的用戶無不驚訝于這一系統(tǒng)的速度以及出色成效。但不幸的是，AI Vision尚未得到全面評估，可以理解為黑盒，它不像制造商常常聲稱的那樣直觀和易于使用！雖然這一系統(tǒng)讓您不必成為圖像處理專業(yè)人員就可以執(zhí)行基于AI的圖像分析，但是收集足量的樣本數(shù)據(jù)也需要很長時間且成本高昂。

此外，還需要了解如何從中得出可靠的結(jié)論以及如何評估這些結(jié)論。只有當AI對用戶更加友好，結(jié)果更容易解釋（目前進行評估尚存在困難），用戶對AI Vision的信心和接受度才會提高。

借助虹科NXT智能相機，設計了一個硬件和軟件組件的AI Vision生態(tài)系統(tǒng)，它不但適合機器學習應用，還能寫入完整的應用工作流。因此，這可以大大節(jié)省實施解決方案的時間和成本。

采用云計算的AI Vision

借助虹科的NXT Lighthouse軟件，您可以向AI邁出第一步，為虹科NXT相機創(chuàng)建視覺應用，以解決復雜任務，不需要培訓或設置開發(fā)環(huán)境，入門操作簡單，可以快速完成單個AI視覺系統(tǒng)的實施和調(diào)試等任務。

我們提供了易于理解的界面和工具，它們覆蓋了AI Vision開發(fā)的所有步驟，使整個編程過程非常輕松便捷。借助Amazon (AWS)和Microsoft (Azure)，我們可以根據(jù)客戶的需求提供專業(yè)的云計算服務，提高圖像樣本訓練效率并為客戶提供新的深度學習樣本數(shù)據(jù)訓練模式。

圖形化編程

在項目剛開始的時候，應用向?qū)Э梢詭椭_定具體任務，選擇所需的AI方法，設計應用項目。用戶可以使用模塊化編輯器(Block-based Editor)，這樣就不用掌握平臺專有的編程工作或編程語言的特殊語法。

只需要拖放操作，就可以利用現(xiàn)成的功能模塊構建自己的流程序列。這使應用項目程序設計更為靈活，同時使流程更易于理解。

通過模塊化編輯器，您不需要了解基于文本的具體編程語言的語法，就可以將AI處理的完全個性化的應用運用到視覺應用中。

加入數(shù)據(jù)管理器

未來，AI Vision Studio將在準備訓練圖像數(shù)據(jù)時提供進一步支持。運用自動標簽系統(tǒng)，您可以快速將導入的圖像數(shù)據(jù)和具有ROI的特定內(nèi)容組織成數(shù)據(jù)集。這有助于擴展圖像內(nèi)容數(shù)據(jù)集，從而可以通過重新訓練不斷改進網(wǎng)絡。

僅需少量樣本數(shù)據(jù)，同時提高訓練準確率

為所有目標類別均衡提供足夠數(shù)據(jù)通常很耗時。由于錯誤情況可能以任何形式出現(xiàn)，因此“良好”和“不良”的樣本數(shù)量通常存在不平衡。在這種情況下，只需提供較少樣本數(shù)據(jù)的解決方案非常重要。

因此，除了分類和對象檢測之外，異常檢測也將會在未來給用戶帶來幫助，異常檢測可以識別所有已知和未知的錯誤情況，這些錯誤情況超過了“良好”部分的正常偏差。與其他AI方法相比，這需要的訓練數(shù)據(jù)相對較少。

換言之，人類需要耗費很長時間學習什么對象看起來是“典型的”，然后才會注意到相應目標，而具有異常檢測功能的AI系統(tǒng)也可以進行識別。

因此，異常檢測是支持質(zhì)量控制的另一個有用工具，它可以減少手動執(zhí)行的目視檢查，同時在早期階段檢測和避免生產(chǎn)過程中的錯誤。

異常檢測可以找出偏離訓練的“典型”目標外觀的已知和未知（未訓練）偏差。

可解釋的AI

為方便理解，我們還在AI Vision Studio中提供了AI的熱圖可視化功能。為此，在訓練期間使用特殊的網(wǎng)絡模型，它們可以在測試數(shù)據(jù)集評估期間生成一種熱圖。

其中突出顯示那些最受神經(jīng)網(wǎng)絡關注的圖像區(qū)域，這些區(qū)域會影響結(jié)果和性能。不正確或代表性不足的訓練圖像也會使AI對不符合要求的特征更加敏感。訓練樣本時誤判的產(chǎn)品標簽也可能影響結(jié)果。這種“錯誤”訓練的原因稱為數(shù)據(jù)偏差。

熱圖有助于減少對基于AI的決策的擔憂，并提高工業(yè)環(huán)境中對AI的接受度。

“熱圖”直觀展示了神經(jīng)網(wǎng)絡對特定圖像內(nèi)容的關注，還展示了由訓練圖像中的產(chǎn)品標簽觸發(fā)的數(shù)據(jù)偏差。

概述

虹科不斷開發(fā)AI系統(tǒng)，特別關注易操作性和時間效率。這將會快速地拓展AI應用范圍，讓中小企業(yè)受益。

在硬件方面，虹科借助NXT智能相機，其高性能可以加快神經(jīng)網(wǎng)絡的執(zhí)行速度，可以運用于各種深度學習AI場景。已經(jīng)成功實施AI vision項目的公司也可以在我們的平臺上分享他們的經(jīng)驗，這對拓展AI視覺的應用范圍大有裨益。

虹科NXT智能相機

圖像處理“邊緣設備”的嵌入式解決方案

降低網(wǎng)絡負載，減少能耗

開發(fā)您的專屬視覺應用，將應用安裝在相機上

推理時間短

提供不同的保護等級和傳感器

適合任何檢測和分類應用

小體積，重量輕

審核編輯：湯梓紅