热门关键词:覆铜板表面缺陷在线检测系统   液晶面板表面缺陷在线检测系统   无纺布表面缺陷在线检测系统   薄膜表面缺陷在线检测系统
 
解决方案
技术支持
公司新闻
行业新闻
 
公司简介
人力资源
应用领域
企业文化
发展历史
企业荣誉
 

 24小时服务热线:

电话:0757-8251 0586

手机:139 0241 7495

传真:0757-8251 0589 

邮箱:13902417495@163.com

地址:佛山市轻工三路南方消防电力大厦四楼

网址:www.china-inspect.com

邮编:528000

 

 
 
 
 >>  公司新闻
 
人工智能——给传统的视觉检测公司带来的机遇与挑战
添加时间:2018-9-29 浏览次数:109 来源:本站

人工智能——给传统的视觉检测公司带来的机遇与挑战


人工智能(AI)在机器视觉中变得越来越普遍,许多机器视觉专业人士已经认识到人工智能深度学习将对视觉行业带来重要的影响。传统的机器视觉技术其实很少使用人工智能,大多用的都是基本的图像处理算法(识别数量、定位和外观质检等),因为过程更加可控,结果更加可预知,稳定性也更好。

制造业的转型/升级过程中,机器视觉技术为各行各业的工业品的表面缺陷检测提高自动化程度。但是,传统的机器视觉技术存在一个很大的缺点,需求极为碎片化,不同的工厂的需求都存在很大差异。视觉检测设备的制造商只能不停地针对每一个细分领域,去满足各个细分领域的不同需求,定制检测算法和设备,而定制造成了研发成本居高不下,从用户的角度来说,用户也需要拥有较多专业的检测知识。

英斯派克公司专注于表面缺陷检测系统,采用3D技术进行软件研发,在3D立体视觉系统的硬件结构中,采用双CCD线扫描技术实现双目立体视觉功能,作为视觉信号的采集设备,通过双输入通道图像采集卡与计算机连接,把CCD采集到的信号经过计算机处理完成图像三维数据。采用人工智能(AI)缺陷分类,设立缺陷,类型库,导入缺陷图像,人工智能方式对其缺陷进行深度学习,实现各种缺陷的自动判定,达到高速精准的缺陷分类,提高检测的科学性和一致性。

目前,人工智能(AI)技术在表面缺陷检测领域的进展,从通用性的角度来看,大部分视觉检测公司未见重大突破。AI在机器视觉中的适用性依赖于机器学习技术,更准确的说是深度学习能力,可以被定义为计算机模拟人类智能的能力,机器学习使计算机能够在没有明确编程的情况下进行操作。深度学习为传统的机器视觉技术带来了希望,因为它与使用基于规则方法的传统图像处理软件不同,可以减少开发机器视觉程序所需的时间,降低了缺陷检测设备的研发成本,特别是算法研发的成本,对用户的专业能力的要求也大大降低。

随着AI在机器视觉方面的兴起,AI技术的运用将使机器视检测能够具有超越现有解决方案的能力,胜任更具有挑战性的应用。如果人工智能技术可以让机器视觉在大多数用户的验收时间长度都像培训一个质检员的时间那样短,而且不需要工程师参与,即可通过自动的学习过程满足工厂的定制化需求,那将会为机器视觉这个行业带来革命。

 
[返回]
 
 
 

 


首 页
   |    关于我们    |    产品中心    |    新闻资讯    |    案例展示    |    客服中心    |    疵点图像    |    联系我们
友情链接:中国覆铜板信息网 | 食品包装网 | 中国电子电路行业协会 | 中国膜工业协会
业务联系:0757-82510586 0757-88045151 13902417495  E-mail:13902417495@163.com, fsinspect@hotmail.com
Copyright©2018  佛山市英斯派克自动化工程有限公司  版权所有
技术支持:今网科技