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凌云光:機器視覺點亮智慧工廠

來源:智匯工業(yè)

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所屬頻道:新聞中心

關(guān)鍵詞:凌云光 智慧工廠

    ?中國機器視覺助力智能制造創(chuàng)新發(fā)展大會(以下簡稱VisionChina(北京)2021)于2021年7月21-22日在北京國際會議中心召開。大會以智能制造引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展為主題,關(guān)注智能制造創(chuàng)新技術(shù)與發(fā)展。在大會開幕式,主辦方、承辦方、各位領(lǐng)導(dǎo)、演講嘉賓及觀眾展商們共同見證了新時代下機器視覺產(chǎn)業(yè)的加速創(chuàng)新變革。來自全國各地的展商和觀眾及其行業(yè)企業(yè)、專家齊聚一堂,共享此次機器視覺行業(yè)盛宴。


        大會開幕式伊始,中國工程院院士周立偉教授為開幕式發(fā)表致辭,他指出,隨著我國進(jìn)入全面推進(jìn)智能制造階段,機器視覺將向全行業(yè)覆蓋,應(yīng)用市場需求急劇擴(kuò)增,因此智能制造為機器視覺提供了巨大的需求牽引,是機器視覺行業(yè)的重大戰(zhàn)略機遇。


        中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院技術(shù)總監(jiān)張暉就《機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展與標(biāo)準(zhǔn)化》做專題報告。


        報告中明確指出機器視覺系統(tǒng)是集光學(xué)、機械、電子、計算、軟件等技術(shù)為一體的工業(yè)應(yīng)用系統(tǒng),它通過對電磁輻射的時空模式進(jìn)行探測及感知,可以自動獲取一幅或多幅目標(biāo)物體圖像,對所獲取圖像的各種特征量進(jìn)行處理、分析和測量,根據(jù)測量結(jié)果做出定性分析和定量解釋,從而得到有關(guān)目標(biāo)物體的某種認(rèn)識并作出相應(yīng)決策,執(zhí)行可直接創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價值或社會價值的功能活動。

        清華大學(xué)唐杰教授做《人工智能之認(rèn)知圖譜》重要報告,中國首個超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型“悟道”誕生,中文 PTM 躋身“煉大模型”列隊,悟道強調(diào)最大、通用、國產(chǎn)、知識。悟道的多項應(yīng)用,都已突破圖靈測試,在詩詞創(chuàng)作、做對聯(lián)、文本摘要、人設(shè)問答、繪畫等方面,可與人類一較高下。


        凌云光技術(shù)股份有限公司研發(fā)副總裁兼首席CTO趙嚴(yán)博士做《機器視覺與智慧工廠》重要報告。

        服務(wù)智慧工廠的機器視覺技術(shù)


        機器視覺與5G、人工智能、工業(yè)互聯(lián)等技術(shù)加速融合與創(chuàng)新,有利于其更堅實地服務(wù)全產(chǎn)業(yè),推動中國制造業(yè)加速完成智能化轉(zhuǎn)型。


        印刷行業(yè)為例,為了保證印刷品質(zhì)量,正式開印前的印樣確定往往慎之又慎,需要相關(guān)負(fù)責(zé)人層層把關(guān)。但以往單純靠人眼檢查的操作,讓印刷品標(biāo)準(zhǔn)成了一個“只可意會,不可言傳”的存在,印樣確定需要反復(fù)多次,影響效率。這樣的生產(chǎn)過程急需通過技術(shù)手段改進(jìn)。


        工業(yè)AI離不開“眼、腦、手”的配合,眼睛明亮,腦子聰明,手腳靈巧,相互配合,才能實現(xiàn)工業(yè)AI。

        隨著成像器件朝著高靈敏、高動態(tài)、高分辨、低噪聲的方向發(fā)展,多維多尺度的精準(zhǔn)成像成為現(xiàn)實。新興的計算光場成像、相干調(diào)制成像和高光譜成像等計算成像技術(shù)突破傳統(tǒng)視覺成像瓶頸。技術(shù)進(jìn)步為工業(yè)AI擦亮雙眼。


        機器視覺很早就進(jìn)入了人工智能的領(lǐng)域,但用的主要是傳統(tǒng)的模式識別的算法。隨著機器學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用,顯示屏行業(yè)開始打造傳統(tǒng)算法和深度學(xué)習(xí)相融合的算法,稱之為“雙引擎”。二者相結(jié)合,為工業(yè)AI打造聰明的大腦。


        智慧工廠的構(gòu)想


        目前,工廠管理所有的環(huán)節(jié)都是圍繞產(chǎn)品展開的,包括人工、工藝、設(shè)備等。在這個過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)多是人工記錄或者是缺失的。最能體現(xiàn)生產(chǎn)情況的來自生產(chǎn)一線的海量數(shù)據(jù)卻沒能帶來任何反饋。


        智慧工廠的中心是數(shù)據(jù),在架構(gòu)上包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用。除了對常規(guī)的制造數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,質(zhì)量數(shù)據(jù)的加入為工廠管理注入靈魂。通過質(zhì)量全環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)與品質(zhì)數(shù)據(jù)的綜合利用,進(jìn)行工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析,進(jìn)而做出企業(yè)決策。


        除了機器視覺的設(shè)備以外,還需要大量的工業(yè)軟件來做支撐。


        智能駕駛艙主要從設(shè)備中獲得質(zhì)量信息和工藝流程的數(shù)據(jù)。同時能對設(shè)備進(jìn)行實時的調(diào)整和優(yōu)化,保證品質(zhì)。GMQM則以質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)為準(zhǔn)線進(jìn)行統(tǒng)一管理,通過檢測模型和集中訓(xùn)練保障產(chǎn)線一致,最終實現(xiàn)工藝改善,快速閉環(huán)。


        智慧工廠以設(shè)備、產(chǎn)線的精細(xì)管理為基礎(chǔ),進(jìn)而構(gòu)建工廠級決策-認(rèn)知圖譜,建立基于知識圖譜的工廠檢測管理、分析與決策框架。


        智慧工廠的應(yīng)用


        凌云光認(rèn)為,邁向智能生產(chǎn)管理,產(chǎn)生收益和效能的三個步驟分別為以智能裝備為核心的端的布局、以智能產(chǎn)線管理為核心的邊的布局和以智能工廠決策為核心的云的布局。


        第一步: 創(chuàng)新工藝&科學(xué)可度量的品質(zhì)控制, 解放工人


        第二步: 建立質(zhì)量大數(shù)據(jù), 利用GMQM+大量AI完善品質(zhì)管理, 替代管理者


        第三步: 智能生產(chǎn)管理,以質(zhì)量和效能改進(jìn)為目的, 使用大量的AI技術(shù), 實現(xiàn)智能生產(chǎn)管理的 SmartFabrication.


        在深刻把握工業(yè)客戶對于精度、效率、品質(zhì)提升的核心需求的基礎(chǔ)上,凌云光先后研發(fā)了國產(chǎn)印鈔/標(biāo)簽/軟包裝高速在線印品彩色質(zhì)量檢測裝備、LCD/OLED/MicroLED顯示屏全自動質(zhì)量檢測裝備、手機精密裝配/加工智能對位系統(tǒng)等產(chǎn)品,持續(xù)通過創(chuàng)新的產(chǎn)品與解決方案推動產(chǎn)業(yè)自動化與智能化升級。


        作為工業(yè)人工智能的踐行者,凌云光正努力推動“工業(yè)無憂”的發(fā)生,為機器植入眼睛和大腦,讓工業(yè)變得更智能!


    (審核編輯: 智匯小新)

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