AI助力工業領域，給機器裝上“眼睛”

隨著AI技術的不斷發展，驅使視覺識別技術在各個領域得到了廣泛應用。在數字表示中感知圖像和電影的方法被稱為計算機視覺。計算機視覺用于機器學習和AI，以訓練模型以檢測特定模式并將數據存儲在其人工存儲器中，然后可用于預測現實生活中的結果。

人類視覺類似于計算機視覺，除了人們有一個良好的開端。人類的視覺受益于一生的上下文，教它如何區分物體，它們有多遠，它們是否在移動，以及圖像是否不正確。

       計算機視覺教計算機執行類似的任務，但使用相機，數據和算法而不是視網膜，視神經和視覺皮層，它必須在很短的時間內完成。

AI視覺識別技術通過模擬人類視覺系統，使計算機能夠理解和識別圖像和視頻中的內容，不僅能夠實現對復雜環境的感知和理解，還可以從中獲取有價值的信息，并做出智能決策。

AI技術的突破性發展，如Meta的SAM模型，為機器視覺的底層技術賦予了強大的智慧。傳統領域的標準化應用正逐漸向非標準化領域擴展，特別是在3C消費電子等行業，機器視覺的智能化圖像識別能力得到了廣泛應用，顯著提高了生產效率和安全性。

如何讓機器學會感知和思考？傳感器通過與物聯網、云計算、AI等技術深度融合，短短毫秒就能把檢測結果傳遞到顯示屏上。因此AI技術為目標檢測提供了新的可能性。傳統方法依賴于手工設計特征和分類器來實現目標檢測，這種方法需要大量的人力和時間成本，并且無法處理復雜多變的場景。相比之下，基于深度學習算法的目標檢測方法利用神經網絡模型對圖像進行特征提取和分類，在準確性和效率上取得了巨大進步。并且通過深度學習算法，機器人以從大量的圖像數據中學習到豐富的特征，并建立起物體識別模型。AI大模型，尤其是深度學習模型，能夠從大量數據中學習復雜的特征表示，從而提高對圖像中物體的識別和分類的準確性。

安森美圖像傳感器助力工業機器視覺

同樣，AI技術在行為分析領域取得了重要進展。傳統方法主要依賴于手工設計規則來定義各類行為，并進行相應的判斷和推理。然而，這種方法難以覆蓋所有可能的情況，并且需要大量專家經驗和人力投入?；谏疃葘W習算法的行為分析方法通過對大規模數據集進行訓練，使機器能夠自動學習到行為模式，根據輸入圖像或視頻進行準確分類和判斷。

更主要的是，AI大模型可以在同一個框架下同時處理多個視覺任務，如物體檢測、語義分割、姿態估計等，提高了系統的多功能性。通過這些提升，AI大模型顯著增強了機器視覺系統的性能，使其能夠更好地適應多樣化和動態變化的環境，滿足工業、醫療、安防等領域對高精度視覺識別的需求。

目前的AI大模型往往設計為通用模型，能夠處理多種不同的視覺任務，提高了模型的可重用性和擴展性。

AI在計算機視覺中的應用

計算機視覺作為一門應用學科正在擴展到各個領域。從人工智能研究到機器學習，它在幫助機器識別自然環境中的各種類型的事物方面發揮著關鍵作用。

AI智能機器視覺檢測須具有自適應性和直觀性，這是AI產品質檢解決方案的理想選擇。AI智能機器視覺檢測的其中一項應用就是圖像智能識別，在工業領域對帶有明確信息的標識，OCR、一維碼、二維碼等常有識別需求。簡單地說，就是利用機器來進行視覺處理、分析、理解影像，認定出各種對象和目標。視覺整體解決方案影響到整個AI智能機器視覺檢測系統的處理效率，是視覺系統的關鍵所在，虛數科技為AI智能機器視覺檢測領域提供了產業化的整體解決方案，確保流水線路運營地穩定性和計算速度，致力于打造智慧視覺行業信賴品牌。

       計算機視覺是唯一一種技術，它為支持人工智能的小工具提供了有效執行的優勢，從簡單的家庭任務到識別人臉，檢測自動駕駛汽車中的事物，以及在戰爭中與對手作戰。

計算機視覺在人工智能中的應用正在擴展到汽車、醫療保健、零售、機器人、農業、無人機等自主飛行和制造業等新興行業。

機器視覺檢測技術在焊接質量檢測中的應用

實際工業生產中不僅要有模型算法，也要適配合適的硬件和部署方案，這樣算法才能轉化為生產力。OpenVINO開源工業缺陷檢測的產業應用方案，提供了從數據準備、模型訓練及優化的全流程可復用方案，適用于多種制造業場景。

OpenVino是英特爾推出的一種開源工具套件，用于優化和加速深度學習模型的推理。它提供了一系列的庫和工具，可以在英特爾的核芯顯卡上實現高性能的推理加速。OpenVino可以應用于工業領域的質量檢測、缺陷檢測等任務，提高生產效率和產品質量。

OpenVino可以用于圖像和視頻的識別和分析,例如人臉識別、物體檢測、行為分析等?？梢詰糜诠I領域的質量檢測、缺陷檢測等任務,提高生產效率和產品質量。

OpenVINO? DevCon 2024盛大啟動：英特爾以技術之力，攜手開發者共筑AI未來

基于INTEL 11代芯片Tiger Lake 在AI 套件OPENVINO上所開發之智合科技車聯網暨駕駛行為解決方案

英特爾攜眾多合作伙伴以OpenVINO?推動多領域AI產業創新發展

質檢是工業生產中重要的環節之一。傳統質檢大量依賴人工，人工存在個體差異，不利于保證質量一致性。在泛半導體AOI光學檢測等領域，機器視覺替代人工已經得到了成熟應用，但基于傳統CV計算機視覺算法的機器視覺系統難以應對缺陷位置隨機出現的情況。在此背景下，基于AI算法的工業質檢方案出現，實現了從人工設計特征和規則到AI從大量數據中自動學習的突破。AI工業質檢能夠解決工程建筑、消費電子、能源電力、汽車、鋼鐵、化纖等制造行業不同的痛點，滿足不同的需求。

基于Intel神經計算棒NCS2的智能機器手臂之視覺系統方案

研華RK3588 SMARC 2.1核心模塊ROM-6881助力機器視覺應用智能升級

波創機器視覺新能源汽車電池托盤線模塊化解決方案

3D工業視覺傳感器—革新3C行業的精密檢測與自動化生產流程

AI視覺識別技術可以幫助實現自動化安全生產和質量控制。通過皮帶跑偏識別、儀表盤識別等實現安全監管，以及工業視覺識別檢測產品的外觀、尺寸、缺陷等特征，AI視覺識別技術可以實現產品質量的自動監測和分揀。這有助于提高生產效率、降低成本，提升產品質量和用戶滿意度。

機器視覺是進步最大、發展最快的領域之一。根據相關研究，全球計算機視覺市場規模在 2020 的價值為 113 億 2000 萬美元，預計從2021 到 2028 的復合年增長率為 7.3% 。        

    利用汽車微控制器上的邊緣AI檢測駕駛條件

利用AI缺陷檢測系統提高PCB質量

光圖智能輪廓測量/缺陷檢測系統用實力“說話”

AI視覺軟件在PCB板焊點檢測中的成功應用

盡管AI工業質檢行業得到了迅速的發展和應用，但仍存在一些問題。由于不同行業和產品之間的差異性較大，AI工業質檢系統需要針對不同場景進行定制化的開發和優化，這增加了系統的復雜性和成本。其次，一些傳統的工業企業對新技術持保守態度，對新技術的接受度和信任度較低，這影響了AI工業質檢系統的推廣和應用。此外，一些AI工業質檢系統的性能和穩定性還需要進一步提升，以提高檢測精度和效率。隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷擴展，AI工業質檢系統還需要不斷升級和優化，以適應新的市場需求和技術趨勢。