隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,工業(yè)視覺領(lǐng)域迎來了新的變革。2024年7月8日-10日,由機(jī)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VisionChina2024(上海)機(jī)器視覺展暨機(jī)器視覺技術(shù)及工業(yè)應(yīng)用研討會(huì)將在上海新國際博覽中心舉辦。阿丘科技將以其前沿的AI技術(shù)實(shí)踐,為觀眾帶來一場(chǎng)AI+工業(yè)的視覺盛宴。
本次展會(huì),阿丘科技圍繞技術(shù)、應(yīng)用、方案三個(gè)維度精心設(shè)計(jì)創(chuàng)新性前沿AI技術(shù)、AI視覺產(chǎn)品應(yīng)用、AI視覺檢測(cè)解決方案三大展區(qū),并搭配六大展品,全面展示阿丘科技在AI+工業(yè)領(lǐng)域的最新成果與實(shí)踐,并為觀眾構(gòu)建一套從技術(shù)路線到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的全流程一站式體驗(yàn)。(阿丘科技展位號(hào):E1展廳-1230號(hào)展位)展區(qū)一:創(chuàng)新性前沿AI技術(shù)
該展區(qū)專注于展示阿丘科技在創(chuàng)新性前沿AI技術(shù)領(lǐng)域的最新突破,包括三大核心技術(shù)展品:工業(yè)視覺大模型、非監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)、生成式AI。
01
工業(yè)視覺大模型
工業(yè)視覺大模型,即專門針對(duì)工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域而設(shè)計(jì)的算法模型,其構(gòu)建和訓(xùn)練需要利用Transformer,以及大量的領(lǐng)域特定數(shù)據(jù)。
工業(yè)視覺大模型具備領(lǐng)域泛化能力,能夠適應(yīng)多變的工業(yè)環(huán)境,特別是單場(chǎng)景的規(guī)模復(fù)制和多場(chǎng)景模型的泛化遷移。工業(yè)視覺大模型具有一定的垂直場(chǎng)景通用性,在特定領(lǐng)域可以有效降低AI算法開發(fā)、訓(xùn)練的成本,因此在智能制造和自動(dòng)化質(zhì)量控制方面的應(yīng)用非常迅速。
阿丘科技持續(xù)擴(kuò)大在工業(yè) AI 垂直行業(yè)的技術(shù)能力,進(jìn)一步深化和拓展其視覺大模型的應(yīng)用范圍,實(shí)現(xiàn)更高效的模型訓(xùn)練和更精準(zhǔn)的缺陷檢測(cè),以滿足市場(chǎng)對(duì)快速響應(yīng)和高效生產(chǎn)的需求。
02
非監(jiān)督學(xué)習(xí)
阿丘科技的工業(yè)AI視覺算法平臺(tái)AIDI擁有非監(jiān)督學(xué)習(xí)模式,即一種先進(jìn)的人工智能技術(shù),它允許系統(tǒng)在沒有預(yù)先標(biāo)記或分類的數(shù)據(jù)集的情況下進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別。這種模式的核心優(yōu)勢(shì)在于,僅需良品圖像,無需缺陷標(biāo)注,即可對(duì)所有已知和未知缺陷進(jìn)行檢測(cè)和分類,實(shí)現(xiàn)快速上線驗(yàn)證。
非監(jiān)督學(xué)習(xí)的自適應(yīng)性和靈活性,能夠自主地從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式和結(jié)構(gòu),從而識(shí)別出潛在的異常或新的類別,可有效應(yīng)對(duì)產(chǎn)線良率高、樣本收集周期長等挑戰(zhàn)。03
生成式AI
生成式AI,即智能缺陷數(shù)據(jù)生成。在以往方式中,搜集缺陷樣本數(shù)據(jù)需要花費(fèi)數(shù)天甚至是數(shù)月時(shí)間,一旦產(chǎn)品換型,整個(gè)搜集過程又必須重新開始。此外,搜集那些不常出現(xiàn)的長尾缺陷(一年可能只出現(xiàn)一次),也為樣本收集帶來了巨大挑戰(zhàn)。
為了解決這些問題,阿丘科技通過多年來在工業(yè)AI視覺領(lǐng)域的探索和實(shí)踐,利用積累的大量場(chǎng)景和經(jīng)驗(yàn),構(gòu)建出預(yù)訓(xùn)練模型?;陬A(yù)訓(xùn)練模型,結(jié)合具體場(chǎng)景的缺陷特征描述,通過Stable Diffusion框架,即可生成真實(shí)缺陷的仿真圖像。
這意味著,AI可以創(chuàng)造出接近真實(shí)情況的目標(biāo)缺陷圖像,并能適應(yīng)復(fù)雜結(jié)構(gòu)缺陷、背景變化、缺陷邊緣處理等多樣場(chǎng)景,高度還原真實(shí)缺陷紋理、立體度和色彩細(xì)節(jié)等。智能缺陷生成技術(shù)為工業(yè)視覺檢測(cè)系統(tǒng)提供了一個(gè)強(qiáng)大的工具,以便于在缺乏實(shí)際缺陷樣本的情況下,也能訓(xùn)練和優(yōu)化模型,顯著提高了模型的泛化能力與適應(yīng)性。
展區(qū)二:AI視覺產(chǎn)品應(yīng)用
該展區(qū)專注于展示阿丘科技在AI視覺產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域的最新突破,包括兩大核心應(yīng)用展品:AI智能相機(jī)、AQVision視覺系統(tǒng)應(yīng)用平臺(tái)。
04
AI智能相機(jī)
阿丘科技AI智能相機(jī),基于深度學(xué)習(xí)算法,解決傳統(tǒng)算法難解或不可解的困難瑕疵檢測(cè)、OCR、裝配驗(yàn)證、計(jì)數(shù)、分類等問題。
此款A(yù)I智能相機(jī)為一個(gè)最小單元的視覺檢測(cè)系統(tǒng),它在運(yùn)行時(shí)無需額外的主機(jī)支持,極大地降低成本,合理管控ROI。其核心優(yōu)勢(shì)在于搭載了強(qiáng)大的自研AI算法,通過正樣本學(xué)習(xí),即使在復(fù)雜背景下也能保持高準(zhǔn)確度的檢測(cè)能力。
此外,阿丘科技AI智能相機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)線的實(shí)時(shí)監(jiān)控,一旦發(fā)現(xiàn)異常情況,會(huì)立即發(fā)出報(bào)警,有效避免了批量異常廢料的產(chǎn)生,保障了生產(chǎn)流程的順暢和產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性。
同時(shí),此款A(yù)I智能相機(jī)的部署極為簡(jiǎn)便快捷,僅需一天即可完成上線。相機(jī)采用引導(dǎo)式操作,大大降低了使用門檻,即使是非專業(yè)人員也能輕松上手。產(chǎn)品體積小巧,對(duì)空間的要求不高,無論是在緊湊的生產(chǎn)環(huán)境中還是在有限的空間條件下,都能方便地進(jìn)行部署。
阿丘科技AI智能相機(jī)以其高效、智能、易用的特點(diǎn),為工業(yè)自動(dòng)化和智能化提供了強(qiáng)有力的支持。
05
AQVision視覺系統(tǒng)應(yīng)用平臺(tái)
AQVision是由阿丘科技自主研發(fā)的一款面向機(jī)器視覺工程師的機(jī)器視覺系統(tǒng)應(yīng)用平臺(tái),目前已上線工具模塊70+,支持視覺定位、測(cè)量、檢測(cè)等多種應(yīng)用場(chǎng)景,可針對(duì)用戶檢測(cè)需求,幫助用戶滿足各類工業(yè)質(zhì)檢場(chǎng)景應(yīng)用落地。
AQVision與工業(yè)AI視覺算法平臺(tái)AIDI深度協(xié)同,內(nèi)置多類工具模塊,拖拽式編程,低代碼開發(fā),降低檢測(cè)落地復(fù)雜度,提高落地效率。
展區(qū)三:AI視覺檢測(cè)解決方案
該展區(qū)專注于展示阿丘科技在AI視覺檢測(cè)解決方案領(lǐng)域的最新突破,覆蓋消費(fèi)電子、汽車、新能源、生命科學(xué)、電路半導(dǎo)體、農(nóng)業(yè)、食品、醫(yī)療等20+細(xì)分行業(yè)。
06
AI視覺檢測(cè)解決方案
阿丘科技的AI視覺檢測(cè)解決方案集成了先進(jìn)人工智能算法及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),為滿足現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中的高精度視覺檢測(cè)需求而設(shè)計(jì)。阿丘科技視覺檢測(cè)解決方案以高分辨率的工業(yè)相機(jī)為依托,配合強(qiáng)大的AI算法進(jìn)行圖像處理和分析,在外觀檢測(cè)、缺陷分類、裝備確認(rèn)、有無檢測(cè)、分選定級(jí)、字符識(shí)別等場(chǎng)景對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測(cè)。該解決方案檢測(cè)精度高、檢測(cè)速度快、對(duì)樣本量依賴度低,且采用無需工程師編程的零代碼設(shè)計(jì),可快速適應(yīng)不同的檢測(cè)任務(wù)和環(huán)境,提供完善的檢測(cè)流程,具備高度的靈活性和準(zhǔn)確性,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動(dòng)化和智能化,提升生產(chǎn)效率與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
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