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  • “機(jī)器視覺+ AI”應(yīng)用太難,不會(huì)用?來(lái),快用In-Sight 2800!
  • 發(fā)布時(shí)間:2024-08-22 作者:?jiǎn)虪N

  • 部分圖片由AI生成
      今天,“機(jī)器視覺+AI”的能力組合已經(jīng)告別了過(guò)高的應(yīng)用門檻,并日益成為便捷、易用的新型生產(chǎn)力工具,加速推動(dòng)制造業(yè)的智能化變革。
      今天的人工智能(AI),就像一件“點(diǎn)石成金”的魔杖,正在給各行各業(yè)帶來(lái)肉眼可見的變化。往常需要專業(yè)畫師花費(fèi)一周描繪的畫作,現(xiàn)在只要?jiǎng)邮州斎霂讉€(gè)關(guān)鍵詞,就能“立等可取”,你說(shuō)帶勁不帶勁?
      那么,在離散制造業(yè)擁有大量應(yīng)用場(chǎng)景的機(jī)器視覺,能不能也讓AI“加持”一下,變得比原來(lái)更簡(jiǎn)單、更好用呢?
      相信這個(gè)問(wèn)題,是很多制造業(yè)企業(yè)都特別關(guān)注的問(wèn)題。大家都知道機(jī)器視覺能夠幫助流水線、檢測(cè)線提高效率,但是真要把“機(jī)器視覺+AI”用好,還真不是一件容易的事。

      放在以前,要在生產(chǎn)、檢測(cè)等工藝流程中采用視覺系統(tǒng),無(wú)論是選型、部署,還是結(jié)合具體應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行參數(shù)、規(guī)則的設(shè)置,都需要專業(yè)人員花不少時(shí)間才能完成。要是企業(yè)沒有這方面的專業(yè)人才,打算靠“自學(xué)成才”來(lái)搞定視覺應(yīng)用,那難度就更大了。

    ▲康耐視In-Sight 2800系列視覺系統(tǒng)
      那如何讓“機(jī)器視覺+AI”的工業(yè)應(yīng)用變得更簡(jiǎn)單,讓每個(gè)電氣工程師就能用好呢?今天,我們就介紹一款融合AI和傳統(tǒng)視覺工具的視覺系統(tǒng)——康耐視In-Sight 2800,看看視覺應(yīng)用是如何“從復(fù)雜到簡(jiǎn)單”的。
      01  上手簡(jiǎn)單流程優(yōu)化,新手也能輕松用
      第一點(diǎn),In-Sight 2800系列視覺系統(tǒng),能讓視覺系統(tǒng)的“上手”變得更加容易。
      還真別小看這一點(diǎn),人工智能技術(shù)再先進(jìn)再優(yōu)秀,首先需要做到的是:讓更多的人會(huì)用、能用、用得起來(lái),這樣才能惠及大多數(shù)的用戶。在這方面,In-Sight 2800系列視覺系統(tǒng)就充分考慮到了很多企業(yè)的切實(shí)需求,大大簡(jiǎn)化了產(chǎn)品的設(shè)置和開發(fā)難度。
      很多人可能會(huì)說(shuō),我以前沒接觸過(guò)視覺和人工智能方面的專業(yè)知識(shí),能用嗎?
      當(dāng)然能!當(dāng)進(jìn)入到In-Sight 2800的設(shè)置界面后,看到的不再是讓人眼花撩亂、不知所措的各種選項(xiàng)和數(shù)據(jù)框,而是簡(jiǎn)明清晰的向?qū)皆O(shè)置流程;特別是,很多人想象中很復(fù)雜的設(shè)置圖像,實(shí)際一上手,只需要完成“優(yōu)化曝光”和“優(yōu)化焦點(diǎn)”兩步純點(diǎn)擊操作,沒有任何信息需要手動(dòng)填寫,真的是“想不會(huì)都難”。

    ▲In-Sight 2800的EasyBuilder 開發(fā)環(huán)境可以引導(dǎo)用戶方便快捷地完成應(yīng)用設(shè)置
      好用,不光體現(xiàn)在設(shè)置的簡(jiǎn)易化,在組件選型上同樣能讓用戶“隨心所欲”。
      由于In-Sight 2800采用了模塊化的可擴(kuò)展結(jié)構(gòu),即便生產(chǎn)和檢測(cè)需求發(fā)生變化,也是“小菜一碟”。只要按照新的需求現(xiàn)場(chǎng)更換光學(xué)組件,就能快速滿足新的要求,達(dá)到柔性化生產(chǎn)的要求。

    ▲In-Sight 2800采用的模塊化可擴(kuò)展架構(gòu)可以靈活滿足各種需求
      02  人工智能顛覆玩法,智能檢測(cè)太省心
      第二點(diǎn),就要說(shuō)到人工智能技術(shù)帶來(lái)的核心看點(diǎn)了。由于集成了強(qiáng)大的人工智能工具ViDi EL Classify和ViDi EL Read,In-Sight 2800顛覆了傳統(tǒng)視覺系統(tǒng)的“玩法”,一舉讓視覺應(yīng)用變得更加簡(jiǎn)單。
      為什么能做到更簡(jiǎn)單?因?yàn)?,人工智能可以通過(guò)學(xué)習(xí),更好地“領(lǐng)悟”和“理解”用戶的復(fù)雜需求。如果說(shuō)傳統(tǒng)視覺系統(tǒng)靠的是基于固定規(guī)則的“定量分析”,那么人工智能視覺系統(tǒng)靠的則是基于訓(xùn)練和學(xué)習(xí)的“定性分析”。
      直觀的感受,就是視覺系統(tǒng)“變聰明”了。
      比如,以前我們要檢測(cè)一件產(chǎn)品是否符合要求,我們首先需要對(duì)檢測(cè)需求進(jìn)行人工分析,并把這樣的需求“精準(zhǔn)翻譯”成一套視覺軟件可以用來(lái)判斷的、具體的量化規(guī)則,比如工件的尺寸和允許公差是多少、標(biāo)簽最大允許偏移多少度、斑點(diǎn)或色快的位置和輪廓需要滿足什么要求……然后軟件再根據(jù)這套規(guī)則對(duì)采集到的實(shí)際圖像進(jìn)行定量分析,作出判斷。
      這樣的工作原理,遇到簡(jiǎn)單需求還好說(shuō);可一旦我們面對(duì)的是更加復(fù)雜、抽象的需求,可就沒那么容易了。
      比如,有的快消品企業(yè)需要檢測(cè)每件商品的包裝是否有破損。同樣是“包裝破損”,破損的位置、大小、輪廓可能大不相同,造成的反光、變形等視覺特征也是千差萬(wàn)別。對(duì)于人而言,當(dāng)然是看一眼就知道有沒有“包裝破損”,但要想把這個(gè)概念“翻譯”成精準(zhǔn)、具體的量化規(guī)則,可就要復(fù)雜得多了。

      可是,這樣的挑戰(zhàn)卻完全難不倒In-Sight 2800擁有的人工智能工具ViDi EL Classify。你根本不用煞費(fèi)苦心地研究什么量化規(guī)則,你只需要給In-Sight 2800分別提供幾張典型的“合格”和“不合格”的圖片,它集成的ViDi EL Classify算法就可以通過(guò)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,自行“理解”需求并做出判斷,除了判斷檢測(cè)對(duì)象是否合格,還能夠?qū)z測(cè)對(duì)象進(jìn)行分類。
      怎么樣,是不是比以前方便多了?
      可能有人會(huì)問(wèn),咦,我聽說(shuō)人工智能需要大量訓(xùn)練樣本,我需要給系統(tǒng)“投喂”多少圖片,它才能幫我干活???這個(gè)也不用擔(dān)心,要完成ViDi EL Classify的訓(xùn)練,每個(gè)類別只需要5~10張圖片,短短幾分鐘就可以訓(xùn)練完畢,真是太方便、太快捷了。

    ▲In-Sight 2800功能強(qiáng)大的ViDi EL Classify工具可以實(shí)現(xiàn)高效識(shí)別和分類
      03  見微知著一目十行,字符識(shí)別很強(qiáng)悍
      第三點(diǎn),同樣是In-Sight 2800利用人工智能工具ViDi EL Read實(shí)現(xiàn)的“過(guò)硬本領(lǐng)”,那就是在OCR字符識(shí)別上“更勝一籌”的精彩表現(xiàn)。
      談到OCR字符識(shí)別,大家并不陌生,但要想把這件事做到極致,也是個(gè)不小的考驗(yàn)。在這方面,In-Sight 2800可以憑借自身集成的ViDi EL Read工具,搞定很多別人難以搞定的特殊需求。
      比如,無(wú)論是容易反光的金屬表面,還是字符和背景色彩接近的低對(duì)比度表面,無(wú)論是坑洼不平的表面,還是導(dǎo)致字符投影寬窄不一的彎曲表面,都難不倒ViDi EL Read工具“一目十行”的過(guò)硬本領(lǐng)。

    ▲In-Sight 2800的ViDi EL Read工具可以在反光、低對(duì)比度和非平整表面上輕松讀取字符
      當(dāng)然,擁有這樣的本領(lǐng),不僅依賴于人工智能算法的“過(guò)人智慧”,同樣也離不開In-Sight 2800在成像方面的強(qiáng)悍性能。In-Sight 2800采用了高動(dòng)態(tài)范圍 (HDR) 技術(shù),采集的圖像中包含的細(xì)節(jié)能夠達(dá)到常規(guī)讀碼器的 16 倍,大大提高了圖像質(zhì)量和對(duì)比度,這才造就了它在識(shí)別和檢測(cè)上的“見微知著”。
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