在2024年诺贝尔物理学&化学奖的聚光灯下,人工智能再一次成为全球关注的焦点。就在AI从实验室走向宇宙真理的同时,另一个悄然革命也在进行——制造业的“视觉”正在被重新定义。想象一下,工厂里的每一台机器不仅会“动”,更会“看”,还能“思考”。汇川AI视觉方案,正是这种科技魔法的缔造者,赋予机械“眼睛”和“大脑”,让智能制造不再是科幻,而是真实可触的未来。
然而,尽管前景光明,很多企业在实际应用中却发现,AI质检的挑战远超预期。您的企业是否也正经历这些困惑?
Q1:模型开发周期长,项目交付困难?
模型开发周期受到数据收集、标注、训练等多方面因素的制约。工业生产中的缺陷样本难以快速收集,导致初代模型上线效率降低,进而影响项目进度。此外,AI技术复杂性高,机器视觉工程师对软件不够熟悉,缺乏技术支持,这进一步阻碍了AI工业软件的普及。
Q2:高密行业云端不适用,数据安全没保障?
对于军工、芯片半导体等高密级行业,数据安全性成为一大挑战。企业担忧产品质量数据传输到云端可能带来的安全风险,故而对新技术有所顾忌。
Q3:工艺场景不熟悉,解决方案反复改动?
当前AI多用于表面外观检测,结果以人工主观判断为主。由于缺乏场景工艺参数积累,现场往往需要反复修改方案,影响生产效率。最终导致AI技术的整体效果远远低于用户的预期。
汇川技术推出的Finovision凤麟AI云平台是一个集数据管理与模型训练于一体的全流程深度学习平台,具备简便操作、高效模型开发、深厚工艺积累等多重优势,协助用户解决AI质检诸多难题。
01 极简操作流程、缩短项目开发周期
智能标注提升标注效率
基于最新分割大模型优化的智能标注功能,能精确分割缺陷区域。在复杂背景与不规则目标情况下,智能标注效果显著,效率提升超过50%。
AIGC数据合成加速模型上线,降低数据获取成本
为了提升模型的泛化能力和抗干扰能力,AIGC将构建多样化的数据集,并引入伪缺陷,从而使模型在应对复杂缺陷时表现更佳。通过伪缺陷生成,可以迅速创建大量数据,显著降低负样本数据获取的成本。同时,自由调整缺陷的形状、大小和位置,有助于加速模型的训练与优化,针对性地测试和提升其性能。
AI大模型助手
通过对话框输入您的问题,Finovision凤麟AI助手可提供端到端解答,不管是使用流程、模型调优或参数理解,AI助手都能一一解答,无须再翻阅冗长的帮助文档。新用户零门槛操作使用,1分钟了解新功能。AI助手实时高效为您解答疑难问题,成为您24小时的私人技术支持。
02 数据精细管理与安全保障
平台提供云端Web版和私有化部署版,满足不同用户需求。云端Web版具备高可访问性和灵活经济性,无需投入高性能硬件,灵活订阅周期,是个人用户或中小企业的首选。而私有化部署版则为具备私有服务器的大型企业提供本地部署方案。云端采用高级加密标准保障数据传输与存储安全,精细化的数据管理功能让用户轻松管理图像、标注和模型数据,避免数据混淆。
03 深厚工艺积累,打造高可靠性模型
平台提供全面的深度学习算法支持,汇川技术积累了丰富的应用经验和客户案例,打造出高可靠性基模型,涵盖图像分割、字符识别、目标检测、图像分类等多种算法模块,内置行业字符基模型,常规场景检测精度超过99.5%。
包罗质检万象,见证非凡
OCR识别
Finovision 凤麟AI具备高兼容能力OCR基模型,常规场景无需字符训练;目前OCR模型已广泛应用于食品饮料、医药、汽车、3C、半导体等行业的油墨喷码、激光喷码、钢印打码等工艺的识别检测场景中。
医药印包行业 泡罩在线检测
泡罩在线检测可应用于产品热封前与裁切后检测,采用行业领先深度学习技术- 无监督算法,对生产的正样本进行学习训练,减少大量人工标注工作,实现本机训练,30 分钟内完成配方新增。
半导体行业产品应用场景 晶圆无图形外观检测
针对晶圆研磨过程中的水印、划痕、凹凸坑、异物、研磨纹、破损、裂纹等缺陷,覆膜过程中的气泡、气泡内异物、薄膜褶皱、薄膜距离等缺陷通过FinovisionAI 云平台进行检出,保障晶圆生产质量。可应用于直径320mm以下晶圆的缺陷检测及410mm以下晶圆覆膜工艺的缺陷检测。
食品饮料应用场景 食用油灌装缺陷检测
汇川视觉基于深度学习技术,稳定高效地解决了食用油灌装过程中的瓶盖、贴标、喷码、瓶口缺陷与装箱点数问题。该方案目前已在国内各大龙头企业批量使用,得到客户一致好评。
Finovision凤麟AI云平台,凭借其简便的操作流程、高效的模型开发以及深厚的工艺积累,正为AI质检注入强大动力。无论是复杂的质量检测需求,还是多变的生产场景,Finovision凤麟AI云平台都能轻松应对,助力企业实现智能化升级。如果您也在寻找优化生产质检的全新方案,汇川技术将是您的理想选择。未来制造,从此开启!
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