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十倍性能提升!英特爾OpenVINO助推工業(yè)質(zhì)檢智能化

英特爾
2019-06-25 00:26 9852

上海2019年6月25日 /美通社/ -- 工業(yè)4.0為制造業(yè)的發(fā)展轉(zhuǎn)型提出了方向,在“智能化”的主導(dǎo)下,物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)將得到前所未有的廣泛應(yīng)用,成為推動(dòng)變革的主要力量。英特爾憑借其在物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等領(lǐng)域領(lǐng)先的技術(shù)、產(chǎn)品和解決方案幫助工業(yè)企業(yè)解決難題,提升智能制造能力,從而把握住市場(chǎng)機(jī)遇。

對(duì)于制造業(yè)企業(yè)來(lái)說(shuō),產(chǎn)品缺陷問(wèn)題一直是核心痛點(diǎn)之一,這一問(wèn)題若不得到解決,極易誘發(fā)事故。而如何提升產(chǎn)品質(zhì)量和良品率,從而降低原材料消耗和人工成本投入,成為了工廠(chǎng)在數(shù)字化、智能化改造的過(guò)程中面臨的核心問(wèn)題。

為了解決這一問(wèn)題,近年來(lái),部分企業(yè)開(kāi)始了基于機(jī)器視覺(jué)識(shí)別技術(shù)的缺陷檢測(cè)探索,然而在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中,傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)識(shí)別雖然能夠解放一部分生產(chǎn)力,但也存在著識(shí)別率低,復(fù)雜環(huán)境下無(wú)法徹底取代人工檢測(cè)等一系列難題,這也導(dǎo)致目前的質(zhì)檢市場(chǎng)仍大量采用人工目檢的方式,而機(jī)器視覺(jué)的覆蓋率不足5%。雖然人眼具有較強(qiáng)的目視能力,識(shí)別能力要高于傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)識(shí)別,但人工檢查成本高昂,并且易受到工人熟練度影響,導(dǎo)致檢測(cè)準(zhǔn)確性及效率差異較大。因此,企業(yè)需要有更好的技術(shù)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線(xiàn)的自動(dòng)化檢測(cè)。

工業(yè)缺陷檢測(cè)現(xiàn)狀
工業(yè)缺陷檢測(cè)現(xiàn)狀

攜手上海深視科技 提高缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確率

針對(duì)制造業(yè)提升產(chǎn)品質(zhì)量和良品率的需求,英特爾攜手上海深視科技,將基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)制造領(lǐng)域,為客戶(hù)提供產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)解決方案,幫助客戶(hù)提升產(chǎn)品良品率及生產(chǎn)效率,并有效降低人工成本。

上海深視科技的AI學(xué)習(xí)平臺(tái)Deep Inspect能夠快速對(duì)各類(lèi)產(chǎn)品圖像缺陷進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,從而做到高精度識(shí)別判斷。目前,Deep Inspect已經(jīng)在多個(gè)行業(yè)有落地應(yīng)用,包括3C、光學(xué)薄膜行業(yè)、PCB制造等,尤其是在輪胎制造行業(yè)取得了顯著成果。

在輪胎的生產(chǎn)過(guò)程中,輪胎表面的字符、色點(diǎn)標(biāo)識(shí)會(huì)存在各式各樣的缺陷問(wèn)題,比如位置偏移、標(biāo)識(shí)不清、錯(cuò)誤等。由于輪胎本身為黑色存在吸光、字符跟背景色相近,輪胎大小不一,不同生產(chǎn)商要求不同,傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)方法不能很好的解決缺陷檢測(cè)問(wèn)題。上海深視科技與英特爾合作,在Intel X86 CPU上使用OpenVINO? 定制開(kāi)發(fā)了針對(duì)輪胎行業(yè)的智能缺陷檢測(cè)系統(tǒng)。在米其林項(xiàng)目中,搭載了OpenVINO? 的平臺(tái)配合英特爾CPU的工控機(jī),在沒(méi)有GPU的情況下,就獲得了10倍以上的性能提升,大幅縮短了開(kāi)發(fā)周期。

Deep Inspect輪胎檢測(cè)DEMO
Deep Inspect輪胎檢測(cè)DEMO

具體的檢測(cè)方式為:先將產(chǎn)品的缺陷通過(guò)圖像抓取出來(lái),然后將對(duì)圖像數(shù)據(jù)的標(biāo)注錄入系統(tǒng),使檢測(cè)平臺(tái)Deep Inspect利用數(shù)據(jù)信息訓(xùn)練算法模型,通過(guò)邊采集數(shù)據(jù)邊更新模型的方式,在模型達(dá)到一定的準(zhǔn)確精度后,再安裝到產(chǎn)線(xiàn)上取代人工質(zhì)檢的工作。

Deep Inspect方案落地部署
Deep Inspect方案落地部署

英特爾OpenVINO?賦予工業(yè)質(zhì)檢智能化

Deep Inspect的背后是英特爾強(qiáng)大的軟硬件支持?!斑@是我們第一個(gè)使用OpenVINO?的項(xiàng)目,結(jié)果很出乎我們的意料。我們做了很少的工作,就取得了10倍以上的性能提升?!闭劶癘penVINO?時(shí),上海深視科技首席執(zhí)行官李揚(yáng)發(fā)出了這樣的感慨。

OpenVINO?是英特爾推出的一個(gè)快速開(kāi)發(fā)高性能計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)視覺(jué)應(yīng)用的工具包,它可以加快高性能計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)視覺(jué)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)速度,支持在各種英特爾平臺(tái)的硬件加速器上進(jìn)行深度學(xué)習(xí),并允許異構(gòu)計(jì)算的執(zhí)行。它的使用者既可以是軟件開(kāi)發(fā)人員,也可以是各行各業(yè)的視覺(jué)解決方案的專(zhuān)家,并能在工業(yè)自動(dòng)化、辦公自動(dòng)化以及智慧交通等領(lǐng)域發(fā)揮優(yōu)勢(shì)??偟膩?lái)說(shuō),只要用到了視覺(jué),用到了英特爾的計(jì)算,都可以利用OpenVINO?工具包去更好的利用邊緣側(cè)的設(shè)備做推理。

機(jī)器深度學(xué)習(xí)需要海量的數(shù)據(jù)以及較高要求的計(jì)算能力。OpenVINO?把人工智能放在邊緣做計(jì)算,通過(guò)將人工智能和異構(gòu)邊緣計(jì)算相結(jié)合,具備了這四個(gè)方面的顯著優(yōu)勢(shì):提高性能,整合深度學(xué)習(xí),加速開(kāi)發(fā)、創(chuàng)新和定制。正是得益于OpenVINO?,上海深視科技能夠更快更好地為工業(yè)客戶(hù)提供高準(zhǔn)確率的缺陷檢測(cè)解決方案。

機(jī)器視覺(jué)方案擁有突出的優(yōu)勢(shì)。相較傳統(tǒng)視覺(jué)技術(shù)對(duì)不規(guī)則產(chǎn)品缺陷識(shí)別能力的不足,人工智能預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率將隨著數(shù)據(jù)量的提升而持續(xù)優(yōu)化,能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)的全面掌控,并為流程優(yōu)化和工藝再造提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持。在未來(lái),人工智能工業(yè)質(zhì)檢解決方案將全面賦能工業(yè)。

助力工業(yè)企業(yè)邁入智能制造新時(shí)代

英特爾面向新時(shí)代工業(yè)的需求所提供的工業(yè)視覺(jué)方案,包括了高性能的機(jī)器視覺(jué)硬件,以及創(chuàng)新性的OpenVINO? 工具包。通過(guò)硬件和軟件的結(jié)合,可以覆蓋廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景,適用于工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的需求。同時(shí),英特爾也提供軟件優(yōu)化,使客戶(hù)可以使用更低功耗、更低成本和更靈活的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)的解決方案,讓基于深度學(xué)習(xí)的人工智能可以更好更快地推動(dòng)數(shù)據(jù)的智能化。

英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁兼中國(guó)區(qū)總經(jīng)理陳偉表示:“工業(yè)智能時(shí)代到來(lái),將引發(fā)巨大變革,同時(shí)帶來(lái)數(shù)據(jù)的爆發(fā),如何導(dǎo)入物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和云計(jì)算等技術(shù)是工廠(chǎng)在數(shù)字化、智能化改造的過(guò)程中面臨的核心問(wèn)題之一,英特爾正憑借著強(qiáng)大的物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù),加速先進(jìn)技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的落地,幫助企業(yè)進(jìn)行智能制造轉(zhuǎn)型的同時(shí),也幫助合作伙伴深挖數(shù)據(jù)紅利,更好地把握‘智能+工業(yè)’時(shí)代的機(jī)遇。”

消息來(lái)源:英特爾
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