在國外大廠幾乎壟斷視覺技術的情況下，我們在機器視覺行業還能做什么。
沒有算法工程師團隊，如何引入AI解決工業級場景問題。
這是來自廣東的兩家中小智能制造企業在飛槳中國行廣州站活動上提出的困惑參加活動的制造企業代表不少，都有類似的困惑
廣東是中國制造業發展的排頭兵，電子信息制造業規模連續31年居全國首位數字化，智能化發展需求尤為強烈為了加快推動智能制造，許多本土企業積極擁抱人工智能和大數據等新一代信息技術，探索與工業融合的新路徑
以工業質檢的場景為例對于制造企業來說，質檢是其發展過程中的達摩克利斯之劍:成本高，標準難，效率低用機器視覺檢測技術代替人工質檢是制造企業數字化轉型最迫切的需求之一，但早期的機器視覺檢測技術幾乎被國外大廠壟斷
機器視覺在工業制造中的應用是降低成本，提高效率，包括提高不良率，節約材料，穩定生產質量和性能，快速交貨廣東智能科技有限公司業務副總裁李強表示，瞄準這一需求的榮，從2010年開始研發機器視覺軟件，2013年開始做外觀相關的機器視覺應用2018年，我們投入了大量的人力物力，實現了80%到85%的良品率同時我們也意識到，僅靠我們幾個人現場匹配模板，繼續提高良品率是遠遠不可能的李強告訴南都記者，他們需要人工智能技術來提高良品率，降低R&D成本，否則團隊所有的努力都白費了
基于之前的積累，徐戎智能開始接觸深度學習平臺Flying Paddle，利用PaddleDetection和PaddleSeg工具開發了一套電容電感缺陷檢測軟件，成功克服了電容電感缺陷類型多，不兼容，誤檢率高的問題，檢測率從80%提升到99.97%，同時，其型號開發的投入成本也大大降低，應用后質檢成本降低70%以上。
深度學習算法的檢測能力在準確率上已經遠遠超過了人類判斷的檢測率，真正幫助了制造業降本增效，李強說目前，徐戎智能已成為以高端智能視覺檢測設備為主的高新技術企業，以自主研發的技術服務于順絡電子，TDK，邁杰等電容電感行業的領軍企業
另一方面，來自廣州安陸信息技術有限公司的高級工程師吳正為技術力量儲備不足而苦惱我們是一家以系統集成和IT運維為主的公司，目前有12個人基礎也沉淀在系統集成和IT運維行業，客戶包括政府，制造業，金融業，零售業等吳說，我們的小微企業也想抓住智能制造的機遇，但苦于缺乏專業的人工智能團隊如果靠自己培養AI算法工程師需要5—7年的時間，企業那一天是活不下去的
在不轉型等死，轉型等死的悲觀情緒下，吳決定嘗試號稱零門檻AI開發平臺的飛槳EasyDL讓他沒想到的是，安陸信息在團隊成員完全沒有算法基礎的情況下，僅用3天時間就開始了AI開發，并在3個月內開發出一套汽車行業客戶認可的智能質檢一體化解決方案我們先對車的漆面做了一些統計，有凹痕，沙眼，劃痕等十余種缺陷如果同時檢測出這么多缺陷，就需要算法工程師，EasyDL圖像識別技術在這個過程中發揮了作用吳說，作為一家小微公司，我們的能力不在算法上，但我們有行業積累和工程思維我們可以通過拆解，利用飛槳提供的技術框架，做出智能質檢解決方案
像徐戎智能，安陸信息這樣以飛槳平臺改造智能制造賽道的中小企業不在少數百度飛槳是中國首個自主研發，開源開放的工業級深度學習平臺目前在中國深度學習平臺市場綜合份額排名第一數據顯示，截至2022年5月，飛槳平臺上已有477萬開發者，構建了56萬個AI模型AI應用已經在工業，能源，城市，金融等領域得到應用
廣州的產業環境為飛槳AI的應用提供了沃土據百度AI技術生態總經理馬介紹，飛槳目前為廣州802家企業提供累計服務，包括聯通，廣汽等明星企業，并成立了10個飛槳領航小組，幫助開發者降低AI應用門檻此外，飛槳還與四所廣州高校達成人才培養實踐基地校企合作，在六所地方高校使用飛槳教學并開設學分課程
鄭重聲明：此文內容為本網站轉載企業宣傳資訊，目的在于傳播更多信息，與本站立場無關。僅供讀者參考，并請自行核實相關內容。
|
