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薦讀|人工智能賦能工業,AI助力機器視覺真實落地

2022-03-11 09:47 性質:轉載 作者:矩視智能 來源:矩視智能
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《中國AI 基礎數據服務行業發展報告》中指出,目前來看 AI 應用最廣泛的計算機視覺和智能語音更依賴于監督學習下的深度學習方式,機器學習是主流,深度學習是主要方式。隨著工業自動化技術向智...

《中國AI 基礎數據服務行業發展報告》中指出,目前來看 AI 應用最廣泛的計算機視覺和智能語音更依賴于監督學習下的深度學習方式,機器學習是主流,深度學習是主要方式。

隨著工業自動化技術向智能化方向發展,人工智能商業化在算力、算法和技術方面基本達到階段性成熟,中國機器視覺產業也正迎來春天,不斷推動產品和技術升級。

來源/艾瑞數據

01機器視覺行業迎來了快速增長期伴隨著我國制造業的轉型升級以及“中國制造2025”,自動化、信息化、智能化是未來制造業發展的重點,作為智能制造領域采集和處理生產信息的關鍵技術,機器視覺表現出了巨大的優勢。(1)機器視覺替代人工,避免了依賴人工的弊端;(2)隨著機器視覺硬件和算法的不斷革新和改進,機器視覺的準確性和效率會進一步提高。據GGII預測,機器視覺產業未來三年,復合增速接近24%,是巨大的藍海市場。根據MarketsandMarkets的預測,預計到2025年全球機器視覺市場規模將突破130億美元;2026年將接近140億美元。國內機器視覺行業快速發展,中國正在成為世界機器視覺發展最活躍的地區之一,預計到2026年我國機器視覺市場規模將突破300億元。

來源/前瞻研究院

02AI助力推動機器視覺行業發展

眾所周知,國家近幾年來一直在推動智能制造產業的發展,其中也誕生了不少機遇。以往,所謂的智能制造多是互聯網化、數據化或自動化,而隨著AI技術的突破和落地,智能制造也逐漸向智能化靠攏,機器視覺行業也因此受益?!笆奈濉逼陂g,中國將進一步深化產業結構調整,推進制造業的科技創新和智能制造水平,著力從要素驅動向技術及創新驅動轉變。其中,人工智能技術在賦能制造業中主要體現在三方面

首先,人工智能可以幫助企業提高智能化運營水平,實現降本增效;其次,人工智能、5G、工業互聯網等技術融合應用,推動制造業生產及服務模式、決策模式、商業模式發生變化;最后,人工智能帶動制造業價值鏈重構,有利于中國搶占全球制造業產業鏈上的價值高地。

“智能制造”無疑成為制造業大軍努力的方向,而人工智能新品“機器視覺”則是助力制造業實現“智能化”轉型的好幫手。

來源/頭豹研究

院智能制造與工業視覺如影隨形,在智能制造及工業自動化生產領域,機器視覺主要應用于三大方向,分別為檢測與測量、引導與定位、識別與分析,機器視覺應用領域主要包括電子及半導體、汽車、制藥、食品與包裝、印刷等行業。前瞻產業研究院數據顯示,電子及半導體、汽車兩個行業超過60%的市場。未來隨著消費電子領域、汽車行業與食品行業質檢要求的提高、制藥行業與印刷行業自動化升級改造提速,機器視覺的滲透率將不斷上升,發展空間巨大。

來源/國家統計局

03“AI人工智能+機器視覺”應用場景

以精密制造產線的缺陷檢測為例,以往的人工目檢效率很低,檢測時往往需要借助放大鏡等工具進行工作,且工作時間不宜過長。與此同時,諸如檢測結果不穩定、高成本、數據不易存留等也是人工檢測存在的弊病。作為以AI發展前提的機器視覺技術,其主要有五大典型應用:1、圖像檢測應用在生產生活中,每種產品都需要檢驗是否合格,需要一份檢驗合格證書,所以說檢測在機器視覺應用最廣。幾乎所有產品都需要檢測,而人工檢測存在著較多的弊端,因此,具有諸多優點的機器視覺在圖像檢測的應用方面也非常的廣泛。機器視覺的大量應用將產品生產和檢測進入到高度自動化。在具體的應用上,比較常見的有飲料瓶蓋的生產是否合格、是否有問題,產品的條碼字符的檢測識別,玻璃瓶的缺陷檢測、以及藥用玻璃瓶檢測,醫藥領域也是機器視覺的主要應用領域之一。

矩視低代碼平臺/字符識別

2、視覺定位應用視覺定位要求機器視覺系統能夠快速準確的找到被測零件并確認其位置。在半導體封裝領域,設備需要根據機器視覺取得的芯片位置信息調整拾取頭,準確拾取芯片并進行綁定,這就是視覺定位在機器視覺工業領域最基本的應用。

矩視低代碼平臺/定位檢測

3、物體測量應用機器視覺工業應用最大的特點就是其非接觸測量技術,同樣具有高精度和高速度的性能,但非接觸無磨損,消除了接觸測量可能造成的二次損傷隱患。常見的測量應用包括齒輪、接插件、汽車零部件、IC元件管腳、麻花鉆、羅定螺紋檢測等。

矩視低代碼平臺/尺寸測量

4、物體分揀應用實際上,物體分揀應用是建立在識別、檢測之后一個環節,通過機器視覺系統將圖像進行處理,實現分揀。在機器視覺工業應用中常用于食品分揀、零件表面瑕疵自動分揀、棉花纖維分揀等。

矩視低代碼平臺/缺陷檢測

5、圖像識別應用圖像識別,是利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對象。圖像識別在機器視覺工業領域中最典型的應用就是二維碼的識別。將大量的數據信息存儲在二維碼中,通過條碼對產品進行跟蹤管理,通過機器視覺系統,可以方便的對各種材質表面的條碼進行識別讀取,大大提高了現代化生產的效率。機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支,已經滲入到我們的日常生活的方方面面,并且,隨著AI市場的爆發,機器視覺技術有望在多個領域掀起新風暴!

圖片來源:艾瑞數據、前瞻研究院、頭豹研究院

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