工业机器视觉市场面临挑战，智微智能提出有效解决方案_BOB博鱼

发布时间：2024-09-21 丨 浏览次数：

人工智能技术正在较慢的发展，各种各业都在人工智能的技术下革新。人工智能工程技术可以让机器具备仿照人类的能力，还可以专门从事很多仪器的系统计算出来工作。在人工智能技术当中，机器视觉是最重要的一个方面。机器视觉就是用机器替换人眼来做到测量和辨别。

跟“听力”方面的涉及技术有所不同，机器视觉主要给工业机器加装一副灵敏的“眼睛”，让机器不仅可以“视”，还可以“慧”。机器视觉主要用作检测一些简单的图形辨识任务。现在更加多的行业都必须中用这样的检测，例如纺织和纤维、铸和塑料、汽车钢板表面、包装印刷等行业，这些领域都是机器视觉大有用途的地方。

此外，随着物联网技术的持续烘烤，机器视觉技术也获得了辽阔的发展前景。在工业4.0的可观体系中，工业机器视觉早已沦为生产行业减少人力资源成本、提高效率与精确性的最重要方式。智微智能融合了英特尔视觉产品与技术，发售了涵括机器视觉掌控主机与工业RRK套件的智微智能工业机器视觉解决方案，可以协助生产行业客户在企业内部较慢部署机器视觉能力，替换产于普遍的产品检测人员，同时提高生产效率。

挑战：行业特性影响机器视觉在生产环境的部署近年来，部分企业开始了基于机器视觉辨识技术的缺失检测探寻，然而在实际应用于过程中，传统机器视觉辨识虽然需要和平一部分生产力，但也不存在着识别率较低，简单环境下无法完全代替人工检测等一系列难题，这也造成目前的质检市场仍大量使用人工目检的方式，而机器视觉的覆盖率严重不足5％，未来AI机器视觉将代替人检空缺工业质检的空白。工业机器视觉技术挑战首先反映在产品与技术层面：受到工业摄像头的镜头畸变矫正、标定差异性、视角范围、加装条件及场地，以及环境光束的类型、角度、构图的影响，有可能导致有所不同的光学质量和效果，必要阻碍检测算法的检测，有可能导致产品的失误。此外，部分工业机器视觉系统使用的模式是将数据传输到云端再行展开离线模型训练，然后再行部署到终端的方式，云端模型参数的调整、优化会产生大量的性能支出，导致阻抗压力，而且延后较高，无法符合实时性较高的拒绝。每一个类型的生产企业对于机器视觉的传感器类型、性能阻抗、深度自学算法等都具有有所不同的拒绝，而且牵涉到到多学科技术的统合，无法寻找普适性的机器视觉解决方案，机器视觉解决方案提供商必须根据客户的有所不同市场需求展开自定义。

此外，堵塞的工业圈造成核心技术很难共享，也更进一步提高了方案的统合可玩性。解决方案：融合英特尔视觉技术智微智能发售工业机器视觉解决方案基于在机器视觉与工业领域的长年累积，智微智能（JWIPC）发售了还包括机器视觉控制器与工业RRK套件的工业机器视觉解决方案，有助替代工厂内部检测等岗位，在降低成本的同时，提高产线运营效率以及质量。智微智能（JWIPC）机器视觉控制器系列配备了英特尔Q170／C236芯片组、英特尔酷睿处理器／英特尔至强劲处理器，以及英特尔MovidiusMyriadX视觉处理器，并融合了视觉加速卡、运动控制卡、视觉软件、平台软件、光源及控制器、工业照相机及镜头、视频采集卡、视觉算法，需要有效地符合机器视觉掌控市场需求。

智微智能（JWIPC）机器视觉控制器获取了专业的工业机器视觉硬件，不具备性能强劲、低功耗、稳定性与扩展性引人注目等优势，不仅需要引入标准算法，而且还需要通过人工智能模型训练交付给自定义的算法，符合各个行业的自定义化市场需求。智微智能作为Intel的合作伙伴，用于E7QL工业电脑作为硬件部分，把Intel研发的VAS算法统合进来。智微智能视觉掌控主机IX75系列产品使用IntelXeonE系列平台，模块非常丰富，反对MXM3．0高速信号拓展插槽，同时较慢构建多槽位拓展功能，可外接掌控运动卡、视频采集卡、视觉加速卡等，反对POE照相机设备，符合VGA＋DP＋HDMI多类型表明输入。

基于智微智能工业软件平台（RRK）套件通过带入英特尔EIS平台以及OpenVINO工具，统合多种工业算法以及软件，可以更加敏捷地应付多样化的应用于场景。客户根据自己的应用于场景市场需求自定义配备就可较慢已完成整个场景的搭起和软件升级，减少人力成本、提高检测效率。

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