作者:乔灿
本日,“机器视觉+AI”的能力组合已经告别了过高的运用门槛,并日益成为便捷、易用的新型生产力工具,加速推动制造业的智能化变革。
本日的人工智能(AI),就像一件“点石成金”的魔杖,正在给各行各业带来肉眼可见的变革。往常须要专业画师花费一周描述的画作,现在只要动手输入几个关键词,就能“立等可取”,你说带劲不带劲?
那么,在离散制造业拥有大量运用处景的机器视觉,能不能也让AI“加持”一下,变得比原来更大略、更好用呢?
相信这个问题,是很多制造业企业都特殊关注的问题。大家都知道机器视觉能够帮助流水线、检测线提高效率,但是真要把“机器视觉+AI”用好,还真不是一件随意马虎的事。
放在以前,要在生产、检测等工艺流程中采取视觉系统,无论是选型、支配,还是结合详细运用处景进行参数、规则的设置,都须要专业职员花不少韶光才能完成。假如企业没有这方面的专业人才,打算靠“自学成才”来搞定视觉运用,那难度就更大了。
▲康耐视In-Sight 2800系列视觉系统
那如何让“机器视觉+AI”的工业运用变得更大略,让每个电气工程师就能用好呢?本日,我们就先容一款领悟AI和传统视觉工具的视觉系统——康耐视In-Sight 2800,看看视觉运用是如何“从繁芜到大略”的。
01 上手简单流程优化,新手也能轻松用
第一点,In-Sight 2800系列视觉系统,能让视觉系统的“上手”变得更加随意马虎。
还真别鄙视这一点,人工智能技能再前辈再精良,首先须要做到的是:让更多的人会用、能用、用得起来,这样才能惠及大多数的用户。在这方面,In-Sight 2800系列视觉系统就充分考虑到了很多企业的切实需求,大大简化了产品的设置和开拓难度。
很多人可能会说,我以前没打仗过视觉和人工智能方面的专业知识,能用吗?
当然能!
当进入到In-Sight 2800的设置界面后,看到的不再是让人眼花撩乱、不知所措的各种选项和数据框,而是简明清晰的引导式设置流程;特殊是,很多人想象中很繁芜的设置图像,实际一上手,只须要完成“优化曝光”和“优化焦点”两步纯点击操作,没有任何信息须要手动填写,真的是“想不会都难”。
▲In-Sight 2800的EasyBuilder 开拓环境可以勾引用户方便快捷地完成运用设置
好用,不只表示在设置的大略单纯化,在组件选型上同样能让用户“为所欲为”。
由于In-Sight 2800采取了模块化的可扩展构造,即便生产和检测需求发生变革,也是“小菜一碟”。只要按照新的需求现场改换光学组件,就能快速知足新的哀求,达到柔性化生产的哀求。
▲In-Sight 2800采取的模块化可扩展架构可以灵巧知足各种需求
02 人工智能颠覆玩法,智能检测太省心
第二点,就要说到人工智能技能带来的核心看点了。由于集成了强大的人工智能工具ViDi EL Classify和ViDi EL Read,In-Sight 2800颠覆了传统视觉系统的“玩法”,一举让视觉运用变得更加大略。
为什么能做到更大略?由于,人工智能可以通过学习,更好地“领悟”和“理解”用户的繁芜需求。如果说传统视觉系统靠的是基于固定规则的“定量剖析”,那么人工智能视觉系统靠的则是基于演习和学习的“定性剖析”。
直不雅观的感想熏染,便是视觉系统“变聪明”了。
比如,以前我们要检测一件产品是否符合哀求,我们首先须要对检测需求进行人工剖析,并把这样的需求“精准翻译”成一套视觉软件可以用来判断的、详细的量化规则,比如工件的尺寸和许可公差是多少、标签最大许可偏移多少度、斑点或色快的位置和轮廓须要知足什么哀求……然后软件再根据这套规则对采集到的实际图像进行定量剖析,作出判断。
这样的事情事理,碰着大略需求还好说;可一旦我们面对的是更加繁芜、抽象的需求,可就没那么随意马虎了。
比如,有的快消品企业须要检测每件商品的包装是否有破损。同样是“包装破损”,破损的位置、大小、轮廓可能大不相同,造成的反光、变形等视觉特色也是千差万别。对付人而言,当然是看一眼就知道有没有“包装破损”,但要想把这个观点“翻译”成精准、详细的量化规则,可就要繁芜得多了。
可是,这样的寻衅却完备难不倒In-Sight 2800拥有的人工智能工具ViDi EL Classify。你根本不用挖空心思地研究什么量化规则,你只须要给In-Sight 2800分别供应几张范例的“合格”和“不合格”的图片,它集成的ViDi EL Classify算法就可以通过学习和演习,自行“理解”需求并做出判断,除了判断检测工具是否合格,还能够将检测工具进行分类。
怎么样,是不是比以前方便多了?
可能有人会问,咦,我听说人工智能须要大量演习样本,我须要给系统“投喂”多少图片,它才能帮我干活啊?这个也不用担心,要完成ViDi EL Classify的演习,每个种别只须要5~10张图片,短短几分钟就可以演习完毕,真是太方便、太快捷了。
▲In-Sight 2800功能强大的ViDi EL Classify工具可以实现高效识别和分类
03 见微知著一目十行,字符识别很刁悍
第三点,同样是In-Sight 2800利用人工智能工具ViDi EL Read实现的“过硬本领”,那便是在OCR字符识别上“更胜一筹”的精彩表现。
谈到OCR字符识别,大家并不陌生,但要想把这件事做到极致,也是个不小的磨练。在这方面,In-Sight 2800可以凭借自身集成的ViDi EL Read工具,搞定很多别人难以搞定的分外需求。
比如,无论是随意马虎反光的金属表面,还是字符和背景色彩靠近的低比拟度表面,无论是坑洼不平的表面,还是导致字符投影宽窄不一的波折表面,都难不倒ViDi EL Read工具“一目十行”的过硬本领。
▲In-Sight 2800的ViDi EL Read工具可以在反光、低比拟度和非平整表面上轻松读取字符
当然,拥有这样的本领,不仅依赖于人工智能算法的“过人聪慧”,同样也离不开In-Sight 2800在成像方面的刁悍性能。In-Sight 2800采取了高动态范围 (HDR) 技能,采集的图像中包含的细节能够达到常规读码器的 16 倍,大大提高了图像质量和比拟度,这才造就了它在识别和检测上的“见微知著”。
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