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AI 機(jī)器視覺“出圈”之路:技術(shù)驅(qū)動(dòng)與行業(yè)深耕

AI 機(jī)器視覺“出圈”之路:技術(shù)驅(qū)動(dòng)與行業(yè)深耕

DeepSeek的發(fā)布,宛如一顆重磅炸彈,在AI領(lǐng)域激起千層浪。憑借其在深度學(xué)習(xí)與多模態(tài)理解領(lǐng)域的卓越突破,為 AI視覺的發(fā)展注入了新活力。

 

回首AI視覺的發(fā)展軌跡,早期,它主要依賴規(guī)則與模板進(jìn)行簡單的模式匹配,功能相對(duì)局限。但隨著技術(shù)的迅猛發(fā)展,基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜環(huán)境感知模式逐漸崛起,成為主流。從最初只能對(duì)靜態(tài)圖片進(jìn)行簡單分類,到如今能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)視頻的精準(zhǔn)語義理解,每一次技術(shù)迭代都在不斷沖破人類對(duì)機(jī)器視覺能力的既有認(rèn)知,創(chuàng)造出令人驚嘆的新可能。

 

AI視覺宛如一顆耀眼的新星,強(qiáng)勢“出圈”,從高深莫測的科研領(lǐng)域走進(jìn)了大眾生活以及各行各業(yè)的核心環(huán)節(jié),廣泛且深入地滲透至工業(yè)質(zhì)檢、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療影像診斷等關(guān)鍵領(lǐng)域,成為推動(dòng)智能化變革的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

 

AI視覺,簡單來說,就是讓機(jī)器具備像人類一樣“看”和“理解”視覺信息的能力。但它并非僅僅是對(duì)人類視覺的簡單模仿,而是借助先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)、算法以及硬件設(shè)備,實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像或視頻的采集、處理、分析和理解,從而做出精準(zhǔn)的決策或執(zhí)行相應(yīng)的任務(wù)。

 

AI視覺的“大腦引擎”:深度學(xué)習(xí)算法


要讓機(jī)器“看得懂”,需要依賴一系列復(fù)雜的技術(shù)支持,而AI機(jī)器視覺的突破性進(jìn)展離不開深度學(xué)習(xí)算法的強(qiáng)大支持。

 

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傳統(tǒng)機(jī)器視覺依賴于人工設(shè)計(jì)特征提取規(guī)則,這種方式不僅耗時(shí)耗力,而且難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜場景下的多樣化需求。相比之下,深度學(xué)習(xí)算法通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠自動(dòng)從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征,從而顯著提升了系統(tǒng)的智能化水平。

 

以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)為例,這種經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)在圖像分類、目標(biāo)檢測和語義分割等任務(wù)中表現(xiàn)出色。CNN通過對(duì)圖像進(jìn)行逐層抽象,逐步提取低級(jí)特征(如邊緣、紋理)和高級(jí)特征(如形狀、結(jié)構(gòu)),最終生成具有高度判別性的表示。與傳統(tǒng)方法相比,它無需人工精心設(shè)計(jì)復(fù)雜的特征提取器,機(jī)器能夠自主學(xué)習(xí)到圖像中諸如邊緣、紋理、形狀等關(guān)鍵信息。這種端到端的學(xué)習(xí)模式,讓機(jī)器視覺系統(tǒng)能夠靈活適應(yīng)各種復(fù)雜多變的場景以及多樣化的圖像數(shù)據(jù),為其廣泛應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)保障。

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算法創(chuàng)新引領(lǐng)視覺智能升級(jí)


隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷進(jìn)步,人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域正日益拓寬,其影響力已滲透到各行各業(yè)的方方面面。依托豐富的技術(shù)積累,華漢偉業(yè)自研深度學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)基于規(guī)則的機(jī)器視覺和基于深度學(xué)習(xí)的圖像分析之間的互補(bǔ),具備強(qiáng)大的圖像識(shí)別與處理能力,能夠辨別各種工業(yè)復(fù)雜環(huán)境,實(shí)現(xiàn)智造升級(jí)。


華漢iSense AI視覺系統(tǒng),深度客制化成像系統(tǒng)實(shí)時(shí)把控,從環(huán)境、設(shè)備、產(chǎn)品端全流程細(xì)節(jié)調(diào)整,一鍵跨區(qū)域遷移學(xué)習(xí),節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間,多種數(shù)據(jù)增強(qiáng)功能,滿足不同場景數(shù)據(jù)及遷移應(yīng)用能力。通過在“多模態(tài)學(xué)習(xí)、實(shí)例分割、3D+2D分割、3D+2D分類、旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測、對(duì)比學(xué)習(xí)、缺陷樣本自動(dòng)生成、無監(jiān)督學(xué)習(xí)”等8大產(chǎn)品特色工具的開發(fā),實(shí)現(xiàn)了算法平臺(tái)化,助力工業(yè)產(chǎn)線快速部署,輔助企業(yè)提升產(chǎn)品質(zhì)量和制造工藝改善。


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行業(yè)競爭升溫,一體化能力凸顯關(guān)鍵


隨著AI算法的持續(xù)迭代升級(jí),機(jī)器視覺產(chǎn)品在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用落地正加速推進(jìn),越來越多的企業(yè)涌入機(jī)器視覺賽道。市場競爭的日益激烈也帶來了諸多挑戰(zhàn),例如行業(yè)內(nèi)產(chǎn)品更新?lián)Q代速度加快、對(duì)技術(shù)研發(fā)能力的要求不斷提高等。


在這樣的背景下,更讓人意識(shí)到,僅依靠AI算法的力量已無法滿足市場需求。要真正實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破和廣泛應(yīng)用,必須構(gòu)建“光、機(jī)、電、算、軟”一體化的綜合能力,打造完整的機(jī)器視覺解決方案。華漢偉業(yè)通過融合AI與2D/2.5D/3D機(jī)器視覺技術(shù),幫助快速實(shí)現(xiàn)多維度圖像分類、目標(biāo)檢測和分割等功能,從而推動(dòng)AI解決方案的不斷優(yōu)化與成熟,并加速其向工業(yè)化階段邁進(jìn)。

 

華漢偉業(yè)柔性賦能多行業(yè),在眾多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了深度融合,為智能化轉(zhuǎn)型注入了強(qiáng)大動(dòng)力。

 

動(dòng)力電池行業(yè):高精度檢測筑牢安全防線


在動(dòng)力電池行業(yè),華漢偉業(yè)的高精度檢測算法精準(zhǔn)護(hù)航電池部件檢測環(huán)節(jié),有效提升產(chǎn)品安全性與可靠性,為新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)重要力量。


比如:在鋰電池極耳外觀缺陷檢測中,華漢偉業(yè)采用多角度成像,使得極耳翻折在不同角度光源中總能在某種打光中清晰成像,通過iSense AI視覺系統(tǒng),對(duì)極耳細(xì)微或復(fù)雜的缺陷進(jìn)行精準(zhǔn)分類和判斷,過殺率≤0.5%,實(shí)現(xiàn)對(duì)極耳檢測的零漏報(bào),確保每一塊出廠電池的質(zhì)量可靠,為新能源汽車的安全行駛提供堅(jiān)實(shí)保障。

 

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消費(fèi)電子行業(yè):技術(shù)融合賦能品質(zhì)新飛躍

 

在消費(fèi)電子行業(yè)中,華漢偉業(yè)基于深度學(xué)習(xí),將AI算法與機(jī)器視覺技術(shù)相結(jié)合,深度融入3C電子的生產(chǎn)及質(zhì)量檢測全鏈條中,從細(xì)微之處著手,為品質(zhì)注入全新動(dòng)力。


比如:在手機(jī)軟包電池外觀缺陷檢測中,華漢偉業(yè)采用2.5D+AI視覺技術(shù),通過1次拍攝,能生成符合用途的多張圖像,極大地提升了生產(chǎn)流程中的靈活性與效率,搭載多種預(yù)處理功能,可大幅改善因工件姿態(tài)或外部環(huán)境導(dǎo)致的條件變化,穩(wěn)定識(shí)別,實(shí)現(xiàn)漏判率為0,誤殺率≤0.1%。

 

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汽車三電行業(yè):深度研發(fā)推動(dòng)工藝創(chuàng)新

 

在汽車三電中,華漢偉業(yè)從生產(chǎn)痛點(diǎn)和難點(diǎn)出發(fā),深入研發(fā)單個(gè)工段、工藝環(huán)節(jié)的檢測方案,并構(gòu)建全場景、全鏈路、全流程檢測生態(tài)體系,實(shí)現(xiàn)對(duì)三電行業(yè)的整體賦能。

 

比如:在電機(jī)定子Tig焊點(diǎn)檢測中,基于三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),通過AI的賦能,采用定位工具、塊狀物工具、點(diǎn)到點(diǎn)距離工具等檢測出不良的位置、個(gè)數(shù)、面積,可快速實(shí)現(xiàn)360°全方位檢測測量,保證3D視覺成像效果和細(xì)微缺陷的精準(zhǔn)識(shí)別,實(shí)現(xiàn)漏判率為0,誤判率≤1%。

 

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華漢偉業(yè)結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法和傳統(tǒng)機(jī)器視覺技術(shù),針對(duì)性地構(gòu)建出完整的檢測體系,提供多行業(yè)全場景智能檢測解決方案,輕松應(yīng)對(duì)瑕疵,將微小缺陷的檢出率提升至99%以上,人力替代效率達(dá)到80%,縮短檢測時(shí)間約40%,實(shí)現(xiàn)缺陷檢測精準(zhǔn)度和檢測效率的提升,大幅度降低人力成本。

 

工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型已成趨勢,而智能化升級(jí)將成為企業(yè)轉(zhuǎn)型過程中一道重要課題,華漢偉業(yè)將繼續(xù)專精于自己的領(lǐng)域,以更加強(qiáng)大、齊備的功能和更高的性價(jià)比,為更多行業(yè)提供更豐富的創(chuàng)新機(jī)器視覺應(yīng)用產(chǎn)品及高質(zhì)量的視覺解決方案,實(shí)現(xiàn)多行業(yè)、全鏈路、全流程的智能檢測。


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黃莉
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