中國機器視覺助力智能制造創新發展大會在北京召開
2021-07-22 21:48 來源： 責編： S9
- 摘要：
- 中國機器視覺助力智能制造創新發展大會（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。
以印刷行業為例，為了保證印刷品質量，正式開印前的印樣確定往往慎之又慎，需要相關負責人層層把關。但以往單純靠人眼檢查的操作，讓印刷品標準成了一個“只可意會，不可言傳”的存在，印樣確定需要反復多次，影響效率。這樣的生產過程急需通過技術手段改進。
工業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，才能實現工業AI。
隨著成像器件朝著高靈敏、高動態、高分辨、低噪聲的方向發展，多維多尺度的精準成像成為現實。新興的計算光場成像、相干調制成像和高光譜成像等計算成像技術突破傳統視覺成像瓶頸。技術進步為工業AI擦亮雙眼。
機器視覺很早就進入了人工智能的領域，但用的主要是傳統的模式識別的算法。隨著機器學習的廣泛應用，顯示屏行業開始打造傳統算法和深度學習相融合的算法，稱之為“雙引擎”。二者相結合，為工業AI打造聰明的大腦。
智慧工廠的構想
目前，工廠管理所有的環節都是圍繞產品展開的，包括人工、工藝、設備等。在這個過程中產生的數據多是人工記錄或者是缺失的。最能體現生產情況的來自生產一線的海量數據卻沒能帶來任何反饋。
智慧工廠的中心是數據，在架構上包括數據獲取、數據分析、數據應用。除了對常規的制造數據、業務數據進行整合，質量數據的加入為工廠管理注入靈魂。通過質量全環節數據與品質數據的綜合利用，進行工業大數據的分析，進而做出企業決策。
除了機器視覺的設備以外，還需要大量的工業軟件來做支撐。
智能駕駛艙主要從設備中獲得質量信息和工藝流程的數據。同時能對設備進行實時的調整和優化，保證品質。GMQM則以質量標準為準線進行統一管理，通過檢測模型和集中訓練保障產線一致，最終實現工藝改善，快速閉環。
智慧工廠以設備、產線的精細管理為基礎，進而構建工廠級決策-認知圖譜，建立基于知識圖譜的工廠檢測管理、分析與決策框架。
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