在全球百年未有之大變局環(huán)境下,以人工智能和5G為代表的新技術(shù)革命,正如火如荼地促進著各行各業(yè)的發(fā)展,工業(yè)作為國民經(jīng)濟主導(dǎo)產(chǎn)業(yè),勢必成為關(guān)注焦點。在此背景下,第22屆中國國際工業(yè)博覽會如約于9月15日在上海國家會展中心開幕。
在工博會現(xiàn)場,領(lǐng)邦智能發(fā)布了適用于工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢的標準化光照技術(shù)和成像技術(shù),即通用光學(xué)技術(shù),能夠使工業(yè)產(chǎn)品缺陷圖像數(shù)據(jù)標準化,解決了AI落地過程中必須解決的大數(shù)據(jù)問題。
縱觀全球工業(yè)現(xiàn)狀,新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革競爭格局中,自動化、無人化生產(chǎn)方式快速發(fā)展。在此歷史進程中,生產(chǎn)自動化解決起來相對比較容易,但無人化工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢卻遇到了非常大的障礙。
為什么工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢這么難呢?難道工業(yè)視覺技術(shù)就不能追上人類的眼睛嗎?
“工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢技術(shù),本質(zhì)上就不是自動化技術(shù)?!鳖I(lǐng)邦智能董事長崔忠偉說,自動化技術(shù)特征是If…Then的邏輯?!爸埃覀冊J為只要寫出更多的邏輯關(guān)系,就能甄別工業(yè)產(chǎn)品表面的缺陷和非缺陷。但多年的實踐結(jié)果表明,就算我們寫的邏輯關(guān)系再復(fù)雜,也還是不及人類的眼睛和大腦,在產(chǎn)品漏檢率和過殺率上始終無法與人類媲美。自2012年深度學(xué)習(xí)技術(shù)得到突破后,我們終于意識到工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢本質(zhì)上就不是自動化技術(shù)能解決的,需要人工智能技術(shù)去解決?!?br style="color:#666666;font-family:宋體;font-size:12px;" />
然而,在AI賦能工業(yè)質(zhì)檢的道路上,也遇到了嚴峻的挑戰(zhàn),那就是工業(yè)產(chǎn)品缺陷圖像大數(shù)據(jù)積累困難。工業(yè)產(chǎn)品表面成像非同自然界成像,花花草草都是在日光光源照射下根據(jù)表面反射率成像,很容易積累圖像大數(shù)據(jù)。我們可以通過AI應(yīng)用軟件識別花草,究其原因還是其大數(shù)據(jù)容易采集,AI模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)精度高,識別率追上人類。
工業(yè)產(chǎn)品外觀質(zhì)檢則有所不同,工業(yè)零件多為同一種材料,光線吸收率相同,且全部都是在人造光源下通過不同角度進行成像。這就意味著,同一零件在不同角度、不同人造光源下形成了各不相同的影像。一個設(shè)備的成像數(shù)據(jù),無法被另一個設(shè)備訓(xùn)練學(xué)習(xí)所用。
換句話說,沒有光照和成像的標準化,就沒有工業(yè)產(chǎn)品缺陷圖像的標準化,就沒有大數(shù)據(jù)。沒有大數(shù)據(jù),就沒有追上人類的機器智能,就無法實現(xiàn)無人化生產(chǎn),大幅提高質(zhì)檢效率也就無從談起。光照和成像技術(shù)的標準化成為AI在工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)檢應(yīng)用中最大的“攔路虎”。
領(lǐng)邦智能此次發(fā)布通用光學(xué)技術(shù),可以抽象出工業(yè)產(chǎn)品表面質(zhì)檢最本質(zhì)的特征,以單一標準化的方式,解決工業(yè)產(chǎn)品表面圖像大數(shù)據(jù)的定義和累積難題。
據(jù)介紹,適用于AI的通用光學(xué)成像技術(shù),屬于柔性自定義光源,可根據(jù)工業(yè)產(chǎn)品表面本質(zhì)特征,自動定義光線角度,做到“一絲(光線)不多、一絲(光線)不少”精確光照,在圖像上充分展示產(chǎn)品缺陷,為AI識別奠定了基礎(chǔ)。
“工業(yè)視覺依靠AI技術(shù)起飛,卻要靠光學(xué)技術(shù)落地?!?崔忠偉說,“春江水暖鴨先知,工業(yè)視覺將是繼商業(yè)推薦、人臉識別后又一個大的AI應(yīng)用產(chǎn)業(yè)集群”。