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來源：英特爾 工業(yè)4.0為制造業(yè)的發(fā)展轉(zhuǎn)型提出了方向，在“智能化”的主導(dǎo)下，物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)將得到前所未有的廣泛應(yīng)用，成為推動變革的主要力量。英特爾憑借其在物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等領(lǐng)域領(lǐng)先的技術(shù)、產(chǎn)品和解決方案幫助工業(yè)企業(yè)解決難題，提升智能制造能力，從而把握住市場機(jī)遇。 對于制造業(yè)企業(yè)來說，產(chǎn)品缺陷問題一直是核心痛點(diǎn)之一，這一問題若不得到解決，極易誘發(fā)事故。而如何提升產(chǎn)品質(zhì)量和良品率，從而降低原材料消耗和人工成本投入，成為了工廠在數(shù)字化、智能化改造的過程中面臨的核心問題。 為了解決這一問題，近年來，部分企業(yè)開始了基于機(jī)器視覺識別技術(shù)的缺陷檢測探索，然而在實(shí)際的應(yīng)用過程中，傳統(tǒng)機(jī)器視覺識別雖然能夠解放一部分生產(chǎn)力，但也存在著識別率低，復(fù)雜環(huán)境下無法徹底取代人工檢測等一系列難題，這也導(dǎo)致目前的質(zhì)檢市場仍大量采用人工目檢的方式，而機(jī)器視覺的覆蓋率不足5%。雖然人眼具有較強(qiáng)的目視能力，識別能力要高于傳統(tǒng)的機(jī)器視覺識別，但人工檢查成本高昂，并且易受到工人熟練度影響，導(dǎo)致檢測準(zhǔn)確性及效率差異較大。因此，企業(yè)需要有更好的技術(shù)方法來實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線的自動化檢測。 
工業(yè)缺陷檢測現(xiàn)狀 攜手上海深視科技 提高缺陷檢測的準(zhǔn)確率 針對制造業(yè)提升產(chǎn)品質(zhì)量和良品率的需求，英特爾攜手上海深視科技，將基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)制造領(lǐng)域，為客戶提供產(chǎn)品表面缺陷檢測解決方案，幫助客戶提升產(chǎn)品良品率及生產(chǎn)效率，并有效降低人工成本。 上海深視科技的AI學(xué)習(xí)平臺Deep Inspect能夠快速對各類產(chǎn)品圖像缺陷進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，從而做到高精度識別判斷。目前，Deep Inspect已經(jīng)在多個(gè)行業(yè)有落地應(yīng)用，包括3C、光學(xué)薄膜行業(yè)、PCB制造等，尤其是在輪胎制造行業(yè)取得了顯著成果。 在輪胎的生產(chǎn)過程中，輪胎表面的字符、色點(diǎn)標(biāo)識會存在各式各樣的缺陷問題，比如位置偏移、標(biāo)識不清、錯(cuò)誤等。由于輪胎本身為黑色存在吸光、字符跟背景色相近，輪胎大小不一，不同生產(chǎn)商要求不同，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺方法不能很好的解決缺陷檢測問題。上海深視科技與英特爾合作，在Intel X86 CPU上使用OpenVINO 定制開發(fā)了針對輪胎行業(yè)的智能缺陷檢測系統(tǒng)。在米其林項(xiàng)目中，搭載了OpenVINO 的平臺配合英特爾CPU的工控機(jī)，在沒有GPU的情況下，就獲得了10倍以上的性能提升，大幅縮短了開發(fā)周期。
Deep Inspect輪胎檢測DEMO 具體的檢測方式為：先將產(chǎn)品的缺陷通過圖像抓取出來，然后將對圖像數(shù)據(jù)的標(biāo)注錄入系統(tǒng)，使檢測平臺Deep Inspect利用數(shù)據(jù)信息訓(xùn)練算法模型，通過邊采集數(shù)據(jù)邊更新模型的方式，在模型達(dá)到一定的準(zhǔn)確精度后，再安裝到產(chǎn)線上取代人工質(zhì)檢的工作。
Deep Inspect方案落地部署 英特爾OpenVINO賦予工業(yè)質(zhì)檢智能化 Deep Inspect的背后是英特爾強(qiáng)大的軟硬件支持。“這是我們第一個(gè)使用OpenVINO的項(xiàng)目，結(jié)果很出乎我們的意料。我們做了很少的工作，就取得了10倍以上的性能提升。”談及OpenVINO時(shí)，上海深視科技首席執(zhí)行官李揚(yáng)發(fā)出了這樣的感慨。 OpenVINO是英特爾推出的一個(gè)快速開發(fā)高性能計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)視覺應(yīng)用的工具包，它可以加快高性能計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)視覺應(yīng)用的開發(fā)速度，支持在各種英特爾平臺的硬件加速器上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，并允許異構(gòu)計(jì)算的執(zhí)行。它的使用者既可以是軟件開發(fā)人員，也可以是各行各業(yè)的視覺解決方案的專家，并能在工業(yè)自動化、辦公自動化以及智慧交通等領(lǐng)域發(fā)揮優(yōu)勢。總的來說，只要用到了視覺，用到了英特爾的計(jì)算，都可以利用OpenVINO工具包去更好的利用邊緣側(cè)的設(shè)備做推理。 機(jī)器深度學(xué)習(xí)需要海量的數(shù)據(jù)以及較高要求的計(jì)算能力。OpenVINO把人工智能放在邊緣做計(jì)算，通過將人工智能和異構(gòu)邊緣計(jì)算相結(jié)合，具備了這四個(gè)方面的顯著優(yōu)勢：提高性能，整合深度學(xué)習(xí)，加速開發(fā)、創(chuàng)新和定制。正是得益于OpenVINO，上海深視科技能夠更快更好地為工業(yè)客戶提供高準(zhǔn)確率的缺陷檢測解決方案。 機(jī)器視覺方案擁有突出的優(yōu)勢。相較傳統(tǒng)視覺技術(shù)對不規(guī)則產(chǎn)品缺陷識別能力的不足，人工智能預(yù)測準(zhǔn)確率將隨著數(shù)據(jù)量的提升而持續(xù)優(yōu)化，能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)的全面掌控，并為流程優(yōu)化和工藝再造提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持。在未來，人工智能工業(yè)質(zhì)檢解決方案將全面賦能工業(yè)。 助力工業(yè)企業(yè)邁入智能制造新時(shí)代 英特爾面向新時(shí)代工業(yè)的需求所提供的工業(yè)視覺方案，包括了高性能的機(jī)器視覺硬件，以及創(chuàng)新性的OpenVINO 工具包。通過硬件和軟件的結(jié)合，可以覆蓋廣泛的應(yīng)用場景，適用于工業(yè)應(yīng)用場景的需求。同時(shí)，英特爾也提供軟件優(yōu)化，使客戶可以使用更低功耗、更低成本和更靈活的開發(fā)設(shè)計(jì)的解決方案，讓基于深度學(xué)習(xí)的人工智能可以更好更快地推動數(shù)據(jù)的智能化。 英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理陳偉表示：“工業(yè)智能時(shí)代到來，將引發(fā)巨大變革，同時(shí)帶來數(shù)據(jù)的爆發(fā)，如何導(dǎo)入物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和云計(jì)算等技術(shù)是工廠在數(shù)字化、智能化改造的過程中面臨的核心問題之一，英特爾正憑借著強(qiáng)大的物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)，加速先進(jìn)技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的落地，幫助企業(yè)進(jìn)行智能制造轉(zhuǎn)型的同時(shí)，也幫助合作伙伴深挖數(shù)據(jù)紅利，更好地把握‘智能+工業(yè)’時(shí)代的機(jī)遇。” |
