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現(xiàn)場直擊丨阿丘科技VisionChina2025展品全知道

阿丘科技 ? 2025-03-27 09:44 ? 次閱讀
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隨著人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的持續(xù)深化,工業(yè)視覺正邁向的新階段。3月26-28日,由機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟(CMVU)主辦、慕尼黑展覽(上海)有限公司承辦的VisionChina2025(上海)機器視覺展在上海新國際博覽中心盛大啟幕。阿丘科技作為AI+產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的佼佼者,憑借其深厚的技術(shù)積累和創(chuàng)新能力,受邀亮相此次盛會。

在過去一年中,阿丘科技在核心技術(shù)上取得重大突破,如計算成像、高精度專用視覺小模型、工業(yè)數(shù)據(jù)生成AIGC、行業(yè)大模型&智能體等。本次展會,阿丘科技展示其在AI+產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的最新成果,通過前沿通用AI大模型、高精度專用視覺小模型、軟硬一體的智能視覺系統(tǒng)、存量設備快速AI升級等四個維度,分別展示工業(yè)級通用視覺大模型AQ-VLM、工業(yè)AI視覺開發(fā)一站式平臺、智能視覺系統(tǒng)、ARS系統(tǒng)四大展品。全面呈現(xiàn)其創(chuàng)新實力,面向不同行業(yè)及客戶提供更全面的產(chǎn)品及解決方案。

01

創(chuàng)新前沿AI:工業(yè)級通用視覺大模型AQ-VLM

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傳統(tǒng)的模型開發(fā)方式通?;陧椖繑?shù)據(jù)定制,即針對每個特定項目收集和標注數(shù)據(jù),然后訓練出一個專門的模型。這種方式不僅數(shù)據(jù)需求高,需要投入大量時間和人力去采集和標注項目專屬數(shù)據(jù),導致初版模型成本高昂,而且訓練周期長,每個新項目都要從零開始訓練模型,算力消耗與時間成本雙增長,且這些基于單一場景數(shù)據(jù)訓練出來的模型泛化能力弱,無法跨業(yè)務復用。

為了解決這些痛點,阿丘科技在本次展會現(xiàn)場推出行業(yè)通用大模型解決方案——工業(yè)級通用視覺大模型AQ-VLM。AQ-VLM基于全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺進行預訓練,覆蓋金屬結(jié)構(gòu)件場景、PCB場景等,無需像傳統(tǒng)模型那樣從零開始收集大量樣本數(shù)據(jù)進行訓練,即插即用,輕量微調(diào),大大縮短了項目周期和交付成本。

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(展會現(xiàn)場照片)

AQ-VLM的強大性能還得益于三大核心技術(shù)的加持。

首先,AQ-DataEngine(智能數(shù)據(jù)——模型共生閉環(huán))。這一技術(shù)基于動態(tài)數(shù)據(jù)精餾技術(shù),能夠持續(xù)提高初版模型的數(shù)據(jù)質(zhì)量,它實現(xiàn)了數(shù)據(jù)清洗、模型迭代、效果驗證的自增強循環(huán),使得模型在不斷的學習和優(yōu)化中提升性能,保證了模型的持續(xù)進化和對新場景的快速適應能力。

其次,AQ-LoRA(小樣本精準微調(diào))。基于低秩適應微調(diào)技術(shù),AQ-VLM僅需不到1% 的項目數(shù)據(jù)就能激活其垂直場景泛化能力。通過這一技術(shù),AQ-VLM可快速適應新的生產(chǎn)場景和產(chǎn)品類型,進一步降低了換型成本,提高了模型的靈活性和實用性。

最后,AQ-ImageEncoder(細粒度特征提?。?。這一技術(shù)針對工業(yè)場景數(shù)據(jù)優(yōu)化了圖像編碼器,能夠更精確地提取圖像特征,感知細粒度缺陷。在工業(yè)生產(chǎn)中,許多缺陷如劃傷、生銹、腐蝕、砂眼等,往往具有細微的特征,傳統(tǒng)的模型可能難以準確識別。而AQ-VLM 通過這一技術(shù),能夠敏銳地捕捉到這些細微的異常,從而提供更精準的檢測結(jié)果,有效提升產(chǎn)品質(zhì)量控制水平。

作為工業(yè)級通用視覺大模型,AQ-VLM正在開啟高效質(zhì)控新時代,它能夠基于少量項目數(shù)據(jù)快速生成場景模型,實現(xiàn)對不同場景的高效檢測。例如,在磁材行業(yè),AQ-VLM可以快速適應各種磁性材料的檢測需求,無論是外觀缺陷還是內(nèi)部結(jié)構(gòu)異常,都能準確識別,實現(xiàn)產(chǎn)線降低交付成本、縮短項目周期、可快速換型的目標。AQ-VLM為企業(yè)提供了一種高效、靈活、低成本的質(zhì)控方案,幫助企業(yè)提升競爭力,適應市場對高質(zhì)量產(chǎn)品的需求。

02

工業(yè)AI視覺開發(fā)一站式平臺:高精度專用視覺小模型開發(fā)平臺套件

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阿丘科技將工業(yè)AI視覺開發(fā)一站式平臺,是一套高精度專用視覺小模型的開發(fā)平臺套件,它集成四大核心產(chǎn)品:工業(yè)級AI算法平臺軟件AIDI、工業(yè)級智能圖像生成軟件AIDG、集中訓練云平臺AQ Cloud,以及視覺系統(tǒng)應用開發(fā)平臺AQ Vision,共同構(gòu)建覆蓋數(shù)據(jù)準備、模型訓練、應用部署的全鏈路閉環(huán),為產(chǎn)業(yè)場景提供高精度、低成本、易落地的AI視覺解決方案。

1、數(shù)據(jù)準備:AIDG生成式AI技術(shù),破解“缺陷樣本荒”難題

針對工業(yè)場景中缺陷樣本稀缺、人工采集成本高昂的問題,阿丘科技推出工業(yè)級智能圖像生成軟件AIDG?;谏墒紸I技術(shù),AIDG可快速生成與真實產(chǎn)線高度一致的缺陷圖像及配套標注數(shù)據(jù),解決AI落地工業(yè)檢測的過程中,因樣本匱乏導致的數(shù)據(jù)獲取成本高、周期長、模型訓練及驗證困難、模型指標不佳等問題,幫助用戶高效獲取AI模型構(gòu)建和驗證所需的樣本,提高模型的泛化能力與適應性。生成數(shù)據(jù)可直接導入下一環(huán)節(jié)的AIDI平臺中進行模型訓練,無需進行二次標注。

2、模型訓練:AIDI全流程可視化開發(fā),AQ Cloud云端協(xié)同高效訓練

在模型構(gòu)建階段,阿丘科技的工業(yè)級AI算法平臺軟件AIDI,內(nèi)置8大算法模塊,配備圖形化的算法流程編排工具——算法畫布,實現(xiàn)集算法方案搭建、模型標注、訓練、調(diào)優(yōu)、算法方案驗證于一體的全流程可視化AI開發(fā)。同時,當企業(yè)面臨算力資源分散、模型版本混亂等困難,AIDI可結(jié)合集中訓練云平臺AQ Cloud,實現(xiàn)AI模型的云端集中訓練、測試、發(fā)布,完成算力資源集中調(diào)度、模型版本統(tǒng)一管理以及數(shù)據(jù)安全加密等功能,實現(xiàn)開發(fā)效率與資源利用率的雙重提升。

3、應用部署:AQ Vision無縫集成,加速AI模型落地

面對工業(yè)現(xiàn)場視覺應用離散、定制化需求高、AI模型集成難度大的挑戰(zhàn),阿丘科技推出視覺系統(tǒng)應用開發(fā)平臺AQ Vision,采用模塊化設計,可針對用戶的視覺檢測需求,提供完善、易用的視覺系統(tǒng)集成應用,幫助用戶在各類工業(yè)質(zhì)檢場景應用落地。AQ Vision與AIDI深度協(xié)同,無縫調(diào)用與管理AI模型。內(nèi)置多類工具模塊,拖拽式編程,低代碼開發(fā),降低檢測落地復雜度,提高落地效率。

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(展會現(xiàn)場照片)

高精度專用視覺小模型通過其輕量級架構(gòu)、小樣本學習能力(只需訓練20-30張圖像,便能快速完成模型的訓練和優(yōu)化)、快速推理速度(100張圖訓練僅需10分鐘,單張推理時間在20毫秒以內(nèi),支持CPU高速推理),以及先進的非監(jiān)督學習技術(shù),為工業(yè)視覺檢測提供了一種高效、低成本的解決方案。不僅能夠滿足工業(yè)生產(chǎn)中對檢測精度和速度的嚴格要求,還能夠適應不同工業(yè)場景下的數(shù)據(jù)特點和應用需求,推進工業(yè)生產(chǎn)的智能化發(fā)展。

目前,已交付約600個應用場景,其核心視覺算法平臺軟件累計安裝超過15000套,業(yè)務版圖已成功拓展超過50個行業(yè),服務客戶數(shù)量突破1200家,贏得客戶的廣泛贊譽與高度信賴。

03

軟硬一體智能視覺系統(tǒng):光學+算力芯片+AI

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阿丘科技的智能視覺系統(tǒng)產(chǎn)品融合了計算成像、GPU芯片及AI算法模型,形成了一體式解決方案,具有即插即用、快速部署、操作和運維門檻低等優(yōu)勢,適用于多種工業(yè)檢測場景。

本次展會,阿丘科技重點展示SV系列產(chǎn)品SV2000智能AI視覺控制器,專為降低AI應用落地難度、解決高門檻長周期痛點而生。其亮點功能AI計算成像技術(shù),以自研可變焦遠心成像模組與AI融合算法為核心,大幅削減成像綜合成本。其中,遠心移焦×超景深融合算法,通過首創(chuàng)的遠心移焦模塊,實現(xiàn)生產(chǎn)過程中的實時高速變焦,再利用超景深融合算法合成全景深圖,簡化多焦面成像,節(jié)省模組變焦成本,同時降低數(shù)據(jù)量和系統(tǒng)算力需求。另外,多路光源組合曝光×高動態(tài)融合算法則通過組合光源頻閃曝光,獲取不同材質(zhì)和缺陷的圖像組,再合成高動態(tài)圖,簡化不同材質(zhì)的多曝光成像,提升圖像信息密度。

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(展會現(xiàn)場照片)

另一亮點功能綜合測量工具,讓使用者在一個畫布內(nèi)即可完成生產(chǎn)過程中的各類測量任務搭建,若能看懂CAD圖紙,即可快速上手。同時提供豐富的場景化功能,支持端到端計算測量結(jié)果,無需深入理解大量基礎(chǔ)算子參數(shù)和復雜計算邏輯。部分高級工具可完成幾十個基礎(chǔ)工具才能實現(xiàn)的功能。

相比之下,傳統(tǒng)視覺測量流程搭建基于多達30多種基礎(chǔ)工具組合而成,應用門檻高,開發(fā)效率低,開發(fā)思路千差萬別,導致維護和換型困難。而綜合測量工具則采用統(tǒng)一畫布與場景化功能工具,上手門檻低,開發(fā)效率高,流程一目了然,維護輕松,真正實現(xiàn)所見即所得。

此外,系統(tǒng)內(nèi)置的AI模型兼容產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和材質(zhì)組合,可實現(xiàn)1小時高效換型。引導式快速建模提供基準圖像自動分區(qū)功能,可依材質(zhì)、結(jié)構(gòu)劃分檢測單元,相同單元共用模型,導入新料號時,幾步即可完成模型構(gòu)建;場景化基礎(chǔ)AI大模型基于材質(zhì)構(gòu)建基礎(chǔ)模型,兼容各種結(jié)構(gòu)和大小變化。導入新料號,無需從0收集樣本,僅需少量缺陷樣本增量訓練,即可快速完成部署上線。

04

存量設備快速AI升級:ARS系統(tǒng)

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在工業(yè)領(lǐng)域,許多工廠已經(jīng)部署了大量定位與測量設備,以及傳統(tǒng)AOI設備,這些設備積累了豐富的圖像數(shù)據(jù),但往往缺乏AI技術(shù)的加持,無法充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。針對這一現(xiàn)狀,阿丘科技的ARS系統(tǒng)能夠有效利用已有設備上的數(shù)據(jù),無需額外的硬件投入,快速導入AI分析或檢測,實現(xiàn)設備的智能化升級。通過在很短的周期內(nèi)完成部署和優(yōu)化,低成本即可提升設備性能指標,為企業(yè)帶來了顯著的成本節(jié)約和效率提升。

fb5f9dfe-0aac-11f0-9434-92fbcf53809c.jpg(展會現(xiàn)場照片)ARS系統(tǒng)具備三大優(yōu)勢。第一,首先部署周期短。ARS系統(tǒng)的設計充分考慮了工業(yè)現(xiàn)場的復雜性和對快速部署的需求。它采用了軟硬一體的系統(tǒng)方案,將AI算法、應用軟件和AI服務器緊密結(jié)合。這種一體化設計使得ARS系統(tǒng)在部署時無需復雜的集成和調(diào)試過程,能夠迅速與現(xiàn)有設備對接并投入使用。

第二,投資成本低。ARS系統(tǒng)充分利用已有設備上的數(shù)據(jù),無需額外采集和標注大量樣本數(shù)據(jù),節(jié)省了數(shù)據(jù)準備的成本。同時,系統(tǒng)基于已有設備進行升級,無需購置新的硬件設備,進一步降低了硬件投資。此外,阿丘科技還提供了專業(yè)的技術(shù)支持和咨詢服務,幫助企業(yè)以低成本實現(xiàn)高效的AI應用。

第三,AI效果好。ARS系統(tǒng)采用了先進的AI算法和模型,無論是傳統(tǒng)視覺系統(tǒng)、定位組裝設備,還是PCB AOI/AVI、SMT AOI、封測設備和半導體制造設備,都能夠?qū)σ延性O別上的數(shù)據(jù)快速實現(xiàn)AI升級。

另外,本次展會中,阿丘科技產(chǎn)品總監(jiān)李嘉悅在機器視覺及工業(yè)應用研討會現(xiàn)場,圍繞“大模型驅(qū)動的AI檢測范式變革:大模型、小模型與智能體的協(xié)同進化”的主題,發(fā)表了精彩演講。

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本次展會將持續(xù)3天,阿丘科期待與您進行現(xiàn)場交流,攜手共創(chuàng)智能視覺新時代,推動工業(yè)生產(chǎn)邁向更高水平邁進!

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    科技2024新品發(fā)布會正式舉行,發(fā)布會現(xiàn)場,科技CGO李俊周、產(chǎn)品總監(jiān)李嘉悅、資深機器視覺工程師白元侖就
    的頭像 發(fā)表于 09-11 08:05 ?967次閱讀
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    科技鐘克洪演講全文:工業(yè)視覺進入AI-Native大時代

    收官。科技也以其前沿的AI技術(shù)實踐,為觀眾帶來一場AI+工業(yè)的視覺盛宴。在工業(yè)應用研討會現(xiàn)場,科技研發(fā)副總裁鐘克洪圍繞“工業(yè)視覺進入
    的頭像 發(fā)表于 07-17 08:25 ?1506次閱讀
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