Q

為何用數(shù)字化和計算機視覺技術？

數(shù)字化是指將模擬信息轉換為數(shù)字格式的過程，以便于數(shù)據(jù)傳輸、處理和存儲。數(shù)字化利用技術將物理數(shù)據(jù)轉換為數(shù)字數(shù)據(jù)，例如將紙質文檔轉換為電子文件。計算機視覺是指利用技術讓機器能夠解釋周圍世界的視覺信息。涉及算法、機器學習和深度學習的組合，以識別對象、模式和圖像。通過同時使用這兩種技術，制造公司可以在數(shù)字化數(shù)據(jù)上部署計算機視覺算法，識別各種制造過程中的模式、異常和趨勢，如質量控制、缺陷檢測、預測性維護等應用。數(shù)字數(shù)據(jù)也可以用于訓練和改進計算機視覺算法的準確性，進行持續(xù)改進。

Q

哪些人員可以從數(shù)字化中受益？

制造工程師

制造工程師使用視覺系統(tǒng)生成的實時數(shù)據(jù)來優(yōu)化生產流程、改善質量控制，減少浪費。

質量控制經理

質量控制經理使用生成的視覺數(shù)據(jù)檢測和診斷制造缺陷，并加快根本原因分析，確保產品符合要求的質量標準。

工廠經理

工廠經理受益于視覺系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)，用于監(jiān)控生產過程、實時錯誤檢測和效率優(yōu)化。

研發(fā)專業(yè)人員

研發(fā)專業(yè)人員使用視覺系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)進行分析、新產品開發(fā)以及改進制造流程。

系統(tǒng)集成商

系統(tǒng)集成商利用硬件和軟件解決方案為客戶構建定制視覺系統(tǒng)，通過資源規(guī)劃數(shù)據(jù)庫、成像設備、傳感器、處理工具和PLC簡化操作。

Q

傳統(tǒng)計算機視覺在手動制造的要求?

傳統(tǒng)計算機視覺依賴大量高質量的數(shù)據(jù)訓練機器學習模型，重點是確保數(shù)據(jù)的準確性和與應用程序的相關性。傳統(tǒng)計算機視覺技術中使用的算法需足夠強大，達到可以處理光線、攝像機角度等其他可能影響系統(tǒng)精度的環(huán)境因素變化。系統(tǒng)必須與使用的硬件兼容，包括相機、傳感器等其他設備，通常會由于供應商鎖定而限制部署。傳統(tǒng)系統(tǒng)必須與現(xiàn)有制造系統(tǒng)和工作流程集成，不中斷生產流程，而這可能會增加復雜性。傳統(tǒng)計算機視覺解決方案還需要機器學習、計算機視覺方面的豐富專業(yè)知識。在許多情況下，這也意味著引進一支具有必要技能和經驗的團隊來開發(fā)、部署和維護系統(tǒng)。合理的投資回報率是關鍵指標，最終解決方案產出必須具有成本效益。

Q

如何加速先進的計算機視覺技術？

傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)設計和部署中存在著大量的要求和復雜性，那么引入低代碼和無代碼（LCNC）應用程序如何加速先進的計算機視覺技術并保持成本效益呢？基于應用的解決方案通過簡化開發(fā)過程并使其更易于非技術用戶使用，幫助制造商采用傳統(tǒng)的計算機視覺技術。

虹科AI軟件平臺提供預構建的模塊、拖放式界面和易于使用的可視化工具，使質量經理、操作人員和終端用戶能夠在不需要深入的技術知識的情況下創(chuàng)建定制的計算機視覺應用程序。

結合數(shù)字化和LCNC計算機視覺，制造公司可以實現(xiàn)更好的可視化，避免數(shù)據(jù)黑洞，從而實現(xiàn)質量的提高和持續(xù)改進。公司可以快速在內部構建和部署計算機視覺應用程序，無需依賴外部專家，從而減少導致成本、延誤和質量問題的錯誤。虹科的低代碼和無代碼平臺還為制造商提供了一個低風險的空間，可以快速、輕松地實驗和部署各種應用程序，而不會干擾工作流程。

虹科AI網關

關鍵特點：

1.與現(xiàn)有的檢測硬件、軟件和終端用戶流程配合。

2.支持的GigEVision、USB3 Vision、CameraLink或MIPI等多種接口協(xié)議。

3.強大的NVIDIA GPU可以部署開源或自定義算法，包括預先訓練好的TensorFlow深度學習模型和使用OpenCV等開源庫開發(fā)的Python plug-ins。

虹科AI軟件平臺

關鍵特點：

直觀的、基于web的eBUS AI Studio平臺允許任何用戶（從非程序員到高級開發(fā)人員）設計、培訓、測試和部署自己的AI和計算機視覺插件。