走進(jìn)車間 人工智能將打造嶄新的制造業(yè)格局

時(shí)間：2018-12-28作者：西安獲德圖像技術(shù)有限公司瀏覽：75

    人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合正飛速發(fā)展，在“2018人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合發(fā)展論壇”創(chuàng)新項(xiàng)目申報(bào)評(píng)選，應(yīng)用類目中，科技企業(yè)占比10％，傳統(tǒng)行業(yè)占比高達(dá)90％。人工智能對(duì)于解決傳統(tǒng)行業(yè)復(fù)雜系統(tǒng)、多約束條件下的生產(chǎn)問(wèn)題已展現(xiàn)出了明顯優(yōu)勢(shì)。
提高產(chǎn)品制造過(guò)程中的設(shè)計(jì)、制造效率
    制造新產(chǎn)品無(wú)論在設(shè)計(jì)還是在生產(chǎn)過(guò)程中都是一個(gè)迭代的過(guò)程，充滿了微調(diào)?；谌斯ぶ悄艿募夹g(shù)，如深度學(xué)習(xí)，是當(dāng)今現(xiàn)代機(jī)器視覺(jué)解決方案的重要組成部分，人工智能技術(shù)能有效的輔助傳統(tǒng)方法，提高識(shí)別率，并且應(yīng)對(duì)一些需求變更，減少返工的概率，提高項(xiàng)目完成率。西安獲德通過(guò)采用人工智能技術(shù)已在多個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)**顯著成果。
制造業(yè)的很多細(xì)分領(lǐng)域依賴視覺(jué)檢測(cè)
    人工智能設(shè)備對(duì)樣品進(jìn)行視覺(jué)檢測(cè)的能力正在*提高，這使我們能夠建立自動(dòng)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)。西安獲德將機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用在制造業(yè)中的精確質(zhì)量分析領(lǐng)域，通過(guò)比人眼敏感多倍的相機(jī)結(jié)合AI技術(shù)提升圖像理解的能力。其研發(fā)的視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備，可在**出人類視覺(jué)范圍的分辨率下發(fā)現(xiàn)玻纖、化纖等產(chǎn)品中的微觀缺陷，并使用深度學(xué)習(xí)對(duì)大量的數(shù)據(jù)樣本圖像進(jìn)行培訓(xùn)。
確定產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題來(lái)源
    許多產(chǎn)品的制造過(guò)程涉及到一系列的步驟，因此，如果較終產(chǎn)品沒(méi)有通過(guò)檢驗(yàn)，有時(shí)難以確定問(wèn)題來(lái)源。西安獲德利用人工智能、數(shù)據(jù)分析將幫助企業(yè)自動(dòng)識(shí)別產(chǎn)品生產(chǎn)中有問(wèn)題的步驟。
    目前，西安獲德已為玻纖制造行業(yè)的合作伙伴提供了視覺(jué)檢測(cè)、自動(dòng)化控制、以及產(chǎn)品質(zhì)量管控等方面的解決方案。而除此之外，西安獲德還將在玻璃纖維管紗外觀缺陷檢測(cè)項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)一體化智能自動(dòng)生產(chǎn)線。該項(xiàng)目融合工業(yè)4.0要素，集成了人工智能、機(jī)器視覺(jué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、PLC編程、氣動(dòng)裝置、工業(yè)機(jī)器人、自動(dòng)控制、自動(dòng)機(jī)械等技術(shù)組成，是人工智能技術(shù)在玻纖工業(yè)生產(chǎn)中的**成功應(yīng)用。


西安獲德圖像技術(shù)有限公司專注于疵點(diǎn)檢測(cè),表面檢測(cè),缺陷檢測(cè)等

• 詞條

  詞條說(shuō)明

• 織物疵點(diǎn)在線檢測(cè)將引發(fā)玻纖行業(yè)視覺(jué)革命

  ??隨著紡織行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈，客戶對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量要求愈發(fā)苛刻，織物疵點(diǎn)的存在會(huì)使產(chǎn)品的價(jià)格降低45%～65%。因此，減少織物疵點(diǎn)是提高產(chǎn)品質(zhì)量的首要任務(wù)。 ??受產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的限制，目前大部分紡織企業(yè)仍采用傳統(tǒng)人工檢測(cè)的方法來(lái)把控織物質(zhì)量，耗時(shí)費(fèi)力且存在視覺(jué)疲勞等問(wèn)題。隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)將基于機(jī)器視覺(jué)的疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)引入到生產(chǎn)中去。 ??織物疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)能夠解決人工檢測(cè)

• 創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)助推玻纖企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)

  ??2018年玻纖行業(yè)發(fā)展進(jìn)入了新常態(tài)，預(yù)示著玻纖產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)不僅需要技術(shù)上的動(dòng)力源泉，同時(shí)也需要在體制機(jī)制上沖破固有的模式，這樣才使得技術(shù)創(chuàng)新的成果競(jìng)相迸發(fā)、創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化水到渠成，依靠創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)才能推動(dòng)玻纖產(chǎn)業(yè)未來(lái)的發(fā)展。 四大難題，阻礙玻纖行業(yè)發(fā)展 ??人工檢測(cè)：人工檢測(cè)的不可控性，制衡著技術(shù)升級(jí)。 ??勞動(dòng)力成本提升：傳統(tǒng)的勞動(dòng)力資源優(yōu)勢(shì)正逐漸消失，人口紅利的減少或消失對(duì)我國(guó)玻璃纖維行業(yè)的

• 使用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)工業(yè)異常檢測(cè)

  工業(yè)缺陷可視為工業(yè)產(chǎn)品的外觀 “異?！?，因此有部分工業(yè)缺陷檢測(cè)方法采用了異常檢測(cè)的思路。然而異常檢測(cè)的定義與工業(yè)缺陷檢測(cè)是有所區(qū)別的。具體而言，異常檢測(cè)的概念較加廣泛與抽象, 其中圖像異常檢測(cè)主要關(guān)注輸入圖像是否為異常實(shí)例，而工業(yè)缺陷檢測(cè)較關(guān)注像素層面的檢出任務(wù)。在像素層面上，異常與正常模式的差別較加細(xì)微，檢測(cè)難度也大幅增加，因此直接使用異常檢測(cè)方法難以滿足工業(yè)缺陷檢測(cè)的任務(wù)需求。近年來(lái), 深度學(xué)

• 基于機(jī)器視覺(jué)的紡織品瑕疵自動(dòng)檢測(cè)及分類方法

  復(fù)合材料玻璃纖維屬于產(chǎn)業(yè)用紡織品，在**，汽車，造船等行業(yè)廣泛應(yīng)用。我國(guó)的玻璃纖維產(chǎn)量站到**的75%以上。但由于該行業(yè)在我國(guó)起步較晚，設(shè)備自動(dòng)化程度不高，產(chǎn)品質(zhì)量難以控制，產(chǎn)品以中低端為主。企業(yè)迫切需要采用機(jī)器實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化檢測(cè)，替代人工，保證產(chǎn)品質(zhì)量。 西安獲德是國(guó)內(nèi)率先成功將機(jī)器視覺(jué)技術(shù)引入玻璃纖維產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)的公司，該技術(shù)對(duì)于整個(gè)國(guó)內(nèi)的玻璃纖維產(chǎn)品質(zhì)量控制將是革命性的。目前該公司針對(duì)玻璃纖維