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AI賦能智能制造(一) | 機器視覺加持,從此慧眼如炬

2019-07-10 14:52 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者: ??禉C器人 來源: ??禉C器人
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什么是智能制造?是自動化流水線,遍布工廠的機械臂,還是空無一人的工廠?都不是,這是自動化,而非“智能制造”。若離開在制造過程中進行的智能活動,如分析、推理、判斷、構(gòu)思...

  什么是智能制造?是自動化流水線,遍布工廠的機械臂,還是空無一人的工廠?都不是,這是自動化,而非“智能制造”。若離開在制造過程中進行的智能活動,如分析、推理、判斷、構(gòu)思和決策等,智能制造將如無根之水,而助力工業(yè)智能從“感知”到“認知”,賦能制造業(yè)從“制造”到“智造”的,正是人工智能技術(shù)。

  人工智能(AI,Artificial Intelligence)自20世紀50年代被提出,當(dāng)前AI已不僅僅是一個概念,隨著算力、大數(shù)據(jù)和算法等技術(shù)突破,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)已在各行各業(yè)飛速滲透。制造業(yè)無疑是AI融合創(chuàng)新主要場景之一。推動承載AI技術(shù)的智能制造進程勢在必行。

  2019海康威視AI Cloud生態(tài)大會“智能制造協(xié)同發(fā)展”行業(yè)論壇上,???a href="http://m.wnmc.org.cn/sell/search.php?keyword=%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA" title="機器人" target="_blank">機器人總裁賈永華首次提出“AI賦能智能制造”,意在逐步將深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)落地應(yīng)用智能制造領(lǐng)域,從完成多維感知、數(shù)據(jù)采集和處理的機器視覺系統(tǒng),到實現(xiàn)智慧內(nèi)物流移動機器人系統(tǒng),持續(xù)推動機器智能化、服務(wù)智能化、生產(chǎn)智能化。

  “推動智能化不是一個點也不是一個平臺,而是要通過一個體系實現(xiàn)”。海康機器人依托??低旳I Cloud體系逐步推動“AI+智能制造”落地。海康威視AI Cloud由“邊緣節(jié)點、邊緣域、云中心”三層架構(gòu)組成。邊緣節(jié)點側(cè)重多維感知數(shù)據(jù)的采集和前端智能處理;邊緣域側(cè)重感知數(shù)據(jù)的匯聚、存儲、處理和智能化應(yīng)用;云中心側(cè)重包括物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在內(nèi)的多維數(shù)據(jù)的融合及基于大數(shù)據(jù)的多維分析應(yīng)用。

AI Cloud架構(gòu)

  冠以“智能”之名的智能制造領(lǐng)域,人工智能技術(shù)能為其提供什么樣的幫助?“AI賦能智能制造“專題將通過系列文章逐步解讀,從囊括機器視覺、移動機器人產(chǎn)品的邊緣節(jié)點,到不限于RCSTPSWCS系統(tǒng)、VM算法平臺等的邊緣域,以及云中心、數(shù)據(jù)如何賦能智能工廠運維。我們將立足??禉C器人核心技術(shù)、產(chǎn)品與服務(wù),以小見大,與您探討智造的未來。

本期主講

AI賦能智能制造系列之機器視覺

  人類在感知外界環(huán)境的過程中,80%以上的信息來自于視覺。在工業(yè)制造領(lǐng)域,機器視覺產(chǎn)品是機械設(shè)備的“慧眼”,實現(xiàn)了對外界環(huán)境的觀察、識別以及判斷等功能。工業(yè)環(huán)節(jié)的人工智能應(yīng)用,多數(shù)都與機器視覺技術(shù)有關(guān)。

  AICloud架構(gòu)中,機器視覺產(chǎn)品處于邊緣節(jié)點圈層,完成了多維感知數(shù)據(jù)的采集和前端智能處理。將AI算力注入邊緣,賦能邊緣智能是大勢所趨。

01更便捷的缺陷檢測應(yīng)用

  傳統(tǒng)的視覺系統(tǒng)面對復(fù)雜多變的缺陷類型,需要根據(jù)實際的場景搭建不同的算法模塊,非常繁瑣,而借助AI深度學(xué)習(xí),只要通過缺陷樣本的訓(xùn)練,得到訓(xùn)練模型,利用模型就可以進行缺陷檢測。

  對于混雜在被檢測物中的劃痕,首先要對其進行分割識別。如下圖,深度學(xué)習(xí)分割算法可對圖片進行標記訓(xùn)練,得到每個像素點是缺陷的概率圖,在概率圖基礎(chǔ)上結(jié)合Blob分析的工具,實現(xiàn)表面缺陷檢測。無論劃痕的形狀、位置如何變化,AI加持的視覺系統(tǒng)都能即刻做出正確判斷。

02  更精準的字符識別應(yīng)用

  借助基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法對已知類型的數(shù)字、字母類字符進行標記訓(xùn)練,在生產(chǎn)過程中可以識別畫面中是否存在類似字符,并輸出準確的結(jié)果,讓機器在沒有人的幫助下自己讀懂字符概念。

  如下圖所示,工業(yè)相機在進行字符識別應(yīng)用時,藍框所選字符處于背景有臟污、干擾的環(huán)境中,人眼難以準確讀取,但借助基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法,視覺系統(tǒng)能夠高效識別,并輸出結(jié)果(綠色字符所示)。

  基于AI深度學(xué)習(xí)的字符識別應(yīng)用對點陣、粘連、變形、低對比度、復(fù)雜背景等均有較高識別率,完成了傳統(tǒng)視覺系統(tǒng)無法實現(xiàn)的功能,且單一模型兼容多種字體及包裝形式,在下圖所示的乳制品灌裝線上,結(jié)合AI的視覺系統(tǒng)可滿足流水線上的高速檢測需求,識別率達到99.98%以上。

03更高效的目標定位應(yīng)用

  在沒有固定定位特征的場景下、且目標位置隨機變化時,傳統(tǒng)視覺系統(tǒng)無法實現(xiàn)目標定位。這種情況下借助AI深度學(xué)習(xí)目標定位應(yīng)用,則可輕松鎖定目標,再也不用“眾里尋他千百度”。

  如下圖所示的包裹面單,無論如何放置包裹,借助深度學(xué)習(xí)目標定位算法,相機都能高效讀取條碼信息。

  這種技術(shù)在各大快遞分揀中心已落地應(yīng)用,面對雙11、618的天量包裹,也能讓你下單的寶貝更快到家。

04更多維的視覺感知方式

  過去,2D相機無法采集物體深度、體積等信息,搭載2D相機的機械臂不能對有高度差混料和無序擺放的物體做抓取。3D感知技術(shù)加持后,則可實現(xiàn)上述功能。從無到有,更智能的定位引導(dǎo)和體積測量應(yīng)用不再“高深莫測”。

  機器視覺系統(tǒng)的特點是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度,運用在人工視覺難以滿足要求的場合。AI是制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的變革力量,機器視覺之于AI等同于視覺之于人類。海康威視深耕多維感知、深度學(xué)習(xí)等多項AI關(guān)鍵技術(shù),??禉C器人助推AI與生產(chǎn)制造業(yè)的智慧碰撞,讓工業(yè)設(shè)備“慧眼如炬”,用AI賦能智能制造。

  目前,海康威視機器視覺已為3C、食藥品、新能源、汽車及零配件、紡織、電子半導(dǎo)體、物流等行業(yè)賦能。

杭州??禉C器人技術(shù)有限公司,是面向全球的移動機器人、機器視覺產(chǎn)品及解決方案提供商。公司依托千余人的專家級研發(fā)團隊,布局移動機器人、機器視覺等業(yè)務(wù)領(lǐng)域,通過對軟硬件產(chǎn)品及平臺的研發(fā)創(chuàng)新,致力于持續(xù)推動智能化,引領(lǐng)智能制造進程。

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