1 高质量替代人眼,助力智能制造

视觉是人类获取信息最主要的渠道,它使人们得以感知和理解周边的世界。通过视觉,人类可以感知外界物体的大小、明暗、颜色、动静,获得对机体生存具有重要意义的各种信息。人类的大脑皮层约有70%都在处理视觉信息,因此可以说视觉是人类最重要的感觉。

机器视觉又称计算机视觉(CV),通过电子化的方式来感知和理解影像,让机器或计算机可以像人类那样“看”,甚至达到超越人类视觉智能的效果。随着工业自动化技术向着智能化方向演进,工业场景对计算机视觉技术的需求持续推进着工业机器视觉技术的发展。

基于AI的工业视觉检测,结合深度学习神经网络算法,可以实现从人工设计特征和规则到AI从大量数据中自动学习突破,有效提升机器视觉的应用落地能力,驱动产业加速发展。

浅谈AI+工业视觉检测技术应用的优化_AI


深度学习对原始数据通过多步特征转换,得到更高维度、更加抽象的特征表示,可以将机器视觉的高效率和与人类视觉的灵活性相结合,完成复杂环境下的检测,特别是涉及偏差和未知缺陷的情形。通过深度学习对模型鲁棒性的提升,极大地拓展了机器视觉的应用场景,使机器视觉系统更加具备柔性,加速其在工业领域的渗透。

结合了深度学习技术的AI工业视角检测能有效提高制造业企业的质检效率,降低人力使用成本,帮助制造业实现降本增效。


2 AI工业视觉技术应用挑战

使用AI+工业视觉检测,算法模型的训练与迭代是一个长期的过程,伴随着视觉检测的全生命周期。然而,较多制造业企业属于传统行业,对深度学习模型的反复迭代训练较为陌生,大部分企业可能并不具备深度学习视觉模型的反复训练及上线部署能力,因此可能存在较高的学习与使用成本,无法快速有效的释放AI+工业视觉检测应有的价值。

浅谈AI+工业视觉检测技术应用的优化_GPU_02


趋动科技GEMINI双子座AI训练平台,提供强大的AI资源管理服务以及高效的算法开发和训练支持,能够化繁为简,帮助企业建好AI平台、管好AI资源、用好AI服务,能够满足智能制造行业客户对一站式AI平台解决方案的诉求。


浅谈AI+工业视觉检测技术应用的优化_深度学习_03


3 GEMINI AI训练平台优势

支持敏捷开发能力

  • 统一的开发环境,一站式帮助用户完成在线开发,模型训练,代码分享,模型调优等核心功能。
  • 结合硬件资源配额,支持用户自定义开发环境。
  • 平台支持多种数据存储方案,统一管理个人数据与开发数据,支持数据协同共享平台集成镜像管理、代码/代码版本管理,支持模型快速迭代。

优化生产力

  • 一站式开发、训练、管理平台,化繁为简,有利于大幅缩短模型开发周期。
  • 精细化、结构化的任务管理,结合硬件资源可视化、作业调度器,最大化提高效率。
  • 多种机制结合,灵活管理多租户场景下计算资源的统一合理分配。
  • 强化的安全机制,优化的协同平台,有利于团队成员间分享成果与开展合作。

AI原生运维

  • 多层级多维度权限分配机制,既保证控制的灵活度,又保证用户的易用性。
  • 丰富的多租户资源分配与隔离策略,确保资源的合理分配与最大化利用。

提高资源利用率

  • 领先的GPU池化技术,通过共享GPU,大幅提升资源利用率,降低硬件采购成本创新的资源超分机制,以更科学合理的方式利用闲置资源。
  • 任务自动排队机制,有效避免资源闲置,降低人工守护成本。
  • 多场景自由切换,低配环境开发、高配环境训练,高效利用资源。

依托于强大的GPU池化能力、GEMINI AI训练平台可以在工业视觉检测类AI应用开发调试、模型训练迭代过程中提供强大的AI资源管理服务,以及高效的算法开发和训练支持;既能帮助制造业客户解决AI算力资源使用问题、有效提升GPU利用率,又能为算法工程师按需提供资源,降低模型训练门槛,提升开发与训练效率,缩短模型上线周期。