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对于AI来说,什么样的形状算是脏污

来源:原创    更新时间:2021-10-27 15:50:51    编辑:星谷下载    浏览:57

对于人工智能(AI)来说,“什么样的形状算是脏污?什么样的颜色算是脏污?需要基于AI的算法来解决,但这也存在很多挑战,比如说不同的光线会呈现不同的图像,怎么才能找到最好的图像?”10月21日,在2021第五届全球智能工业大会“智能感知与机器视觉”分论坛上,闻泰科技副总裁郭洪涛举例道。

工业4.0阶段,人工智能与实体经济尤其是制造业的深度融合已经成为行业共识。但同时,人工智能在制造业的应用还面临许多难题。

思谋科技智能制造业务总经理刘刚介绍,超过93%的客户希望在将来的2-5年之内能够进行大规模的人工智能项目的部署,并且希望用人工智能去提升整个制造业水平。但是只有不到10%的客户认为人工智能在过去的实施项目中帮助他们实现了预期。他认为,交付周期过长、投入成本巨大、人才短缺等都是制约中国智能制造的问题。

同时,应用场景的复杂化也对在机器视觉的应用提出更高的要求。随着电子消费制造场景中,零部件尺寸越来越小,对精度的要求越来越高,无序抓取的应用场景越来越多,电子产品外观检测中的脏污难识别等,机器视觉应用的准确度、稳定性要求更高。

人的感知主要依赖视觉,智能感知核心是机器视觉。以机器视觉为核心的智能感知,正在与实体经济深度融合,推动制造业转型升级。

思谋科技董事长、香港中文大学终身教授贾佳亚表示,机器视觉会成为智能制造企业的必选项,因为它可以使人工智能技术充分落地,能够提升数据的处理,最后实现价值的最大化。

机器视觉在电子消费生产制造领域的应用最为典型。相比于人,机器具有更高的精确度、稳定性和持久度。为解决消费电子行业中共性的人力成本、员工流动性、产品质量控制等痛点问题,企业将机器视觉应用于生产制造各个环节,如上下料、贴辅料、尺寸测量、识别、检测、点胶工艺等。

闻泰科技副总裁郭洪涛表示,机器视觉的特点首先是柔性化,机器视觉相当于一个标准品、一个相机、一个镜头、一个光源,可以拍照,通过图像处理的方式去做一些检测,它可以适用不同的产品,柔性化很强;第二是无接触;第三是可以信息化,可以把数据通过处理的方式,用算法检测和识别出来,同时把相应的信息写入系统,为算法的迭代、工艺的优化等打下很好的基础,所以机器视觉在消费电子领域用得越来越广。


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