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2020年基于AI的视觉检查的价值

发布时间:2020-10-6 23:29:42 阅读次数:

  2020年基于AI的视觉检查的价值?

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  十多年来,制造商已转向自动化解决方案来提高其利润。自动化和机器视觉现在正在被增强,甚至被AI所取代。这是2020年基于AI的视觉检查的价值。

  基于AI的视觉检查的价值

  在视觉检查方面,被AI取代尤其如此。基于AI的视觉检查技术的使用正在改变制造商改善业务运营的能力。

  基于AI的视觉检查依赖于AI的两个主要优势:计算机视觉和深度学习。每个AI系统都具有感知其环境(计算机视觉)并根据这些感知(深度学习)采取行动的核心能力。

  深度学习的结果是,AI适应了多种环境,使其在众多行业中都非常有用。它具有无限的潜力,可以快速开发以满足制造商的需求。

  基于AI的视觉检查的概念

  训练有素的人眼可以发现缺陷。训练有素的基于AI的视觉系统可以做到这一点-但效率更高。像人眼一样,基于AI的视觉系统捕获图像并将其发送到中央“大脑”进行处理。

  就像人的大脑一样,人工智能“大脑”通过将图像与现有知识进行对比,从而使图像具有详细的含义。

  基于AI的视觉系统由两个集成组件组成。传感设备充当“眼睛”,而深度学习算法充当“大脑”。该集成系统成功地模仿了人眼的图像解释能力。

  基于AI的视觉系统比人眼更有效,因为AI“大脑”存储了大量信息。

  强大的计算能力可以快速解析所有可用数据。该系统可以对照片和视频中的对象进行分类,并执行复杂的视觉感知任务。

  基于AI的视觉系统可以搜索图像和字幕,检测物体并对多媒体进行分类。

  由于基于深度学习的视觉处理,基于AI的视觉检查系统可以感知外观缺陷并检测一般或概念表面上的缺陷(mobidev dot biz)。

  基于AI的视觉检查的好处

  1. 快速实施

  已有数十年历史的自动化系统依赖于缺陷库,例外列表和复杂的过滤器。积累此信息,对其进行准确性清理并重新实施所花费的时间降低了其效力。这也浪费了劳动。

  人工智能和深度学习不需要长时间的编程或冗长的算法。基于AI的视觉检查系统可能由数名质量工程师和训练图像数据集构建而成。该系统学习迅速,并且集成了数周时间。

  2. 改进的分析和质量控制

  制造商可以使用AI记录检查结果并评估产品质量。可以成功跟踪并与具体视觉数据相关联的一些总体流程改进计划指标包括:

  工艺配方

  设备差异

  零件供应商

  工厂所在地

  此外,还可以跟踪和记录检查图像和结果。这些举措可防止将来发生故障,从而节省时间和额外的生产成本。将基于深度学习的机器视觉应用于所有计划和检查,可帮助制造商及早发现并解决缺陷。

  3.降低人工成本

  人工智能解决方案比大多数专业的人类检查员具有更高的一致性。人类检查员必须经过培训,并且一次只能保持15-20分钟的高度专注。每年发生人工成本,而人员更替是一个问题。由于这些原因,基于AI的视觉检查比体力劳动更具成本效益。

  用例

  人工智能正在提高各行业制造商的竞争力。以下是航空业,半导体制造业和生物科学领域的最新用例。

  阿里巴巴已经崛起以应对冠状病毒带来的医疗挑战。阿里巴巴基于深度学习的视觉识别系统能够以96%的准确率在胸部CT扫描中检测冠状病毒。该系统访问了5,000个COVID-19病例,可以在20秒内提供诊断。此外,该系统可以区分病毒性肺炎的图像和冠状病毒的图像。

  富士通实验室在富士通大山工厂实施了图像识别系统。该系统通过监督装配过程,确保以最佳质量生产零件。该系统非常成功,以至于富士通在公司的所有生产现场都实施了该系统。

  空客于2018年推出了基于无人机的自动化飞机检查系统。该系统提高了检查质量并减少了飞机停机时间。

  GlobalFoundries是半导体制造领域的领导者。该公司设计了一种视觉检查系统,可以检测扫描电子显微镜(SEM)图像中的缺陷。该系统检测晶圆图中的缺陷,然后帮助确定半导体器件的性能。

  上面列出的用例揭示了人工智能能够使我们生活的许多方面实现自动化的程度。尽管AI视觉永远不会复制人类视觉,但该技术仍在继续对信息进行分类,并以人眼和大脑无法实现的方式发展。而且只有人类可以考虑如何使用这项技术来获得优势。