助力新基建,创新奇智ManuVision工业视觉平台促制造业升级

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助力新基建,创新奇智ManuVision工业视觉平台促制造业升级

  • 四川之音 来源:未知 2020-05-28 18:29
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    新基建的推动下,人工智能与传统产业融合应用成热点,尤以智能制造最受瞩目。作为业内领先的人工智能商业化公司,创新奇智战略聚焦“AI+制造业,倾力打造工业智能产品线,于527日正式对外发布ManuVision工业视觉平台1.0,围绕定位、检测、测量、识别四大功能场景,为传统制造业提供AI加持的工业视觉解决方案,助力企业降本增效提质,推动制造业高质量发展。

    质量控制是制造业当中最耗费人力、最容易出现问题的地方。正如高质量的产品往往是类似的,低质量的产品却各有各的不同,在产品制造的过程中,不合格的产品上的缺陷种类难以穷举,为了能够把不合格的产品检出来,企业需要花费大量人力做质量控制工作。虽然也有企业采用机器做质量控制,但传统机器视觉使用非智能算法,难以妥善解决复杂环境或问题下的原有或新增需求。针对这个行业痛点,创新奇智推出ManuVision工业视觉平台1.0

    创新奇智CTO张发恩介绍说:创新奇智ManuVision工业视觉平台1.0经历了2年多的研发和项目沉淀,已进入成熟落地和规模应用阶段。该平台将传统视觉技术和深度学习视觉技术相结合,支持2D/3D视觉引导定位、缺陷检测、缺陷分类、有无检测、微米级尺寸测量、ID字符读取等多种功能,精准度、泛化能力和普适性远超传统技术,且能快速适应新场景需求,有效解决了人工效率低,以及传统机器视觉技术通用性与智能性不足的问题。

     

    传统算法和深度学习结合、简单易用、友好兼容硬件

    传统的机器视觉项目因为使用环境的不同,需要频繁验证、增减、修改软件功能,造成周期长、效率低、成本高、不稳定等行业痛点。相比之下,创新奇智ManuVision工业视觉平台1.0覆盖数据训练、模型生成和运行监控等全流程管理,且集成了多种机器视觉和深度学习算法组件,可快速组合算法,无需编程,灵活搭建满足定位、检测、测量、识别等视觉应用需求的方案,具有功能丰富、性能稳定、用户操作界面友好、上手即用的特点。

    值得一提的是,不同于传统意义上的纯软件平台,创新奇智ManuVision工业视觉平台1.0支持与工业光源、工业相机、机械手、控制器等外部硬件设备兼容,为客户打造集光(学)、机(械)、电(气)、软(件)、算(法)于一体的自动化整体解决方案,且能灵活集成在企业原有生产线上,无需对产线做特殊改造,降低企业应用人工智能的难度和门槛。

     

    基于ManuVision平台的3D视觉无序抓取设备

    适用多个领域,大量成熟落地案例

    创新奇智ManuVision工业视觉平台1.0经过长时间的积累和打磨,贴合实际应用场景,现已广泛应用在高科技/3C、汽车装配、纺织服装、工程建筑、磁性材料、仓储物流、钢铁冶金等多个细分领域,并有大量成熟案例落地。例如:

    宗申动力在摩托车发动机生产线上引入创新奇智基于ManuVision工业视觉平台1.0的智能质检一体机,检测发动机装配过程中正时点是否对齐,活塞挡圈、垫片、拨叉等是否漏装,保证产品组装的一致性。质检一体机与装配线集成,待检发动机通过传送带的运输经过质检机下面,1秒即可输出检测结果,检测精度达99.99%

     

    针对传统基建项目的施工缺陷检测,ManuVision亦有应用。典型案例是某大型国有建筑企业与创新奇智合作,基于ManuVision平台检测隧道施工过程中的空洞、厚度、钢筋数量等缺陷,通过人工智能技术分析检测雷达波形图,省去了专家研判的时间,大大提升了检测准确率和工作效率。

    3C行业,创新奇智提供2D/3D缺陷检测,为某大型手机制造商检测手机中框上刮、擦、碰、脏污等缺陷,以及电路板上的螺丝缺陷,替代大量的人力重复工作,降低流水线人力成本。

    在磁性材料领域,创新奇智基于ManuVision工业视觉平台1.0打造的高精度AI磁材质检一体机不仅识别精度达到微米级,还可以一机两用同时解决检测瑕疵和尺寸测量这两个问题,一步检测到位、大幅提高流水线工作效率,同时填补了对熟练工种的需求问题。

    OCR智能扫码设备能精准识别汽车VIN码、钢铁上的产品编号等多种材质表面的标志字符,达到秒级识别速度和99.9%以上的准确度,很好解决了由于温度、湿度、腐蚀等外部影响造成的字迹模糊、不易被准确读取等问题。

    最后,张发恩指出:工业视觉是智能制造的核心分支,也是能够率先渗透并发展起来的核心技术之一。创新奇智以工业视觉为突破口,打造包括工业视觉、工业自动化、工业云平台的智能制造业务全景图,覆盖生产前、中、后端,逐步完成从项目到产品到平台的跃迁,促进制造业转型升级。

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