英特尔机器视觉与AI解决方案助力生产力升级

描述

 

5月21日-22日,北京机器视觉助力智能制造创新发展大会在北京国际会议中心圆满举行。本次大会以“Vision+AI引领新质生产力”为核心主题,聚焦“3D视觉与精准成像、AI大模型、工业机器人、工业元宇宙”等前沿话题,进行深入讨论。

 

5月22日,大会还设置了“英特尔专场”分论坛。作为本次大会的亮点之一,分论坛围绕“英特尔机器视觉与AI解决方案助力生产力升级”的主题,来自英特尔的诸位专家与合作伙伴代表上台,带来领先的软硬件产品组合与落地案例分享。

AI+机器视觉,助力智能制造加速跑

作为“工业自动化的眼睛”,机器视觉可以替代人眼对外部环境进行测量、识别与判断,为工业生产提供基于图像的自动检测和分析的技术和方法,从而助力工业系统实现自动化、智能化升级,改善系统在成本、效率、安全性、稳定性等方面的表现。

近年来,随着视觉传感器成本的降低和图像识别精度的提高及计算机性能与人工智能算法的突飞猛进,机器视觉系统在跨行业的不同工业系统中得到了广泛部署,机器视觉市场快速增长,而生产质量控制和预测性维护成为这些行业必不可少的数字化和智能化变革的支撑。

英特尔软硬赋能“工业之眼”

在大批量工业生产过程中,使用机器视觉可以大大提高生产效率和生产的自动化程度,可以避免人眼检测过程中由于主观性疲惫与客观性肉眼限制带来的精度不高,大大提高检测的精确性与生产效率,同时缩减人力成本。

为了更好地顺应当前工业生产的发展趋势,满足日益提高的图像尺寸与检测精度对算力的要求,生产节拍快、深度学习辅助传统视觉与基于大模型的创新应用等需求,机器视觉系统的升级更显得尤为必要。实现机器视觉更低的总体硬件成本、更好稳定性、更高继承性与更充分的性能优化,是英特尔长期以来深耕的目标与方向。

从硬件到软件,英特尔全栈赋能机器视觉方案,满足包括缺陷检测、测量、定位&引导、识别等各种不同的机器视觉应用场景。

AI大模型

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英特尔硬件产品矩阵

英特尔为机器视觉控制器系统提供了各种算力级别的处理器,丰富的可扩展高速IO及外围接口电路等硬件支撑,这些硬件包括英特尔 凌动、酷睿、至强 等处理器与FPGA及网络芯片,可以广泛满足用户从基础、主流、到高级的不同机器视觉系统的需求。

AI大模型

02

英特尔CVOI

硬件层面的降本增效固然重要,算法等软件的优化在机器视觉中更是重中之重。英特尔推出CVOI(Reference Implementation for Computer Vision Optimization)视觉算子优化实践和参考实现,提供给客户针对计算机视觉如何利用英特尔硬件平台、软件工具及指令集来加速自己的视觉算法,从而在运算效率及稳定性上得到提升。

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英特尔 OpenVINO 工具套件

OpenVINO 工具套件是一个开源工具包,用于开发应用程序和解决方案,以解决各种任务(包括人类视觉模拟、自动语音识别、自然语言处理和推荐系统等)的综合工具套件。该工具套件基于最新一代的人工神经网络,包括卷积神经网络(CNN)、递归网络和基于注意力的网络,可扩展跨英特尔 硬件的计算机视觉和非视觉工作负载,从而最大限度地提高性能。它通过从边缘到云部署的高性能、人工智能和深度学习推理来为应用程序加速。

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英特尔大语言模型软硬件方案

AI大语言模型可以在机器翻译、文案写作、编程助手、知识问答、聊天机器人、安全GPT等任务上实现出色的性能,帮助机器视觉系统向视觉与语言的融合转变,为机器视觉市场开辟新的机遇与变革。然而,多模态大语言模型规模的不断增长也带来了巨大的计算开销和存储需求。为了解决这些问题,英特尔提供了丰富的硬件产品,提供不同级别高性价比大模型推理能力,同时,强大软件栈提供卓越的大模型推理加速解决方案。

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英特尔工业电脑优选项目

英特尔 工业电脑优选项目是英特尔针对中国工业用户的本地开发习惯,利用英特尔在工业级芯片、工业边缘节点参考架构、工业边缘软件平台的多年积累,挑选适合不同应用的工业电脑产品进行测试及优选的项目。在机器视觉的工业应用场景中,英特尔与生态合作伙伴共同开发了众多工业电脑优选产品,以丰富的行业解决方案与可靠的产品技术,满足不同行业领域的各种业务需求,持续赋能工业生态系统。项目合作伙伴华郢科技创办人覃高鄂先生也同时分享了透过英特尔 工业优选项目的业务对接成功经验。

AI大模型

英特尔网络与边缘事业部产品营销经理 邱丽颖

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英特尔合作伙伴MVTec与海康机器人视觉案例分享

MVTec以 ‘HALCON基于英特尔最新处理器的机器视觉算法优化与应用实践’ 为主题,介绍机器视觉算法库与数个案例演示。HALCON 软件基于英特尔 12代芯片平台、OpenVINO工具套件,能使多种常用的视觉算法效率提升、深度学习推理加速。

海康机器人针对工业视觉AI阐述了质检的行业痛点、传统CV算法以及AI算法的适用场景和解决方案。传统算法对于缺陷特征规则明确,背景干扰少的情况下,其准确性和精度会更高;而AI算法更适合于背景复杂,缺陷特征不明确,形态多样的场景,会更加鲁棒;传统算法跟AI算法可以说是优势互补,因此二者相结合能够更好的满足实际项目的应用。海康也分享了锂电池行业的落地案例和基于英特尔芯片且性能优化的软硬件解决方案。

 



审核编辑:刘清

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