微波爐角落里的型號(hào)編碼、空調(diào)背面不顯眼的小螺釘、冰箱側(cè)身的標(biāo)簽,它們的質(zhì)量檢測是生產(chǎn)線中最費(fèi)人工的地方,也是制約智能制造的老大難。
如果哪天這類瑕疵檢測不再需要人工,這樣的制造就真的稱得上智能。最近,這一難題被美的和英特爾攻克了!美的與英特爾的人工智能專家用一套工業(yè)視覺檢測云平臺(tái)為智能制造“點(diǎn)睛”——未來,美的生產(chǎn)線上各類產(chǎn)品的檢測都將無需人工,視覺AI可以讓所有瑕疵無可遁逃!
破局:用AI對(duì)抗非標(biāo)環(huán)境
品質(zhì)檢測一直是制造工廠繁重瑣碎的工序,也是阻滯其智能化的痛點(diǎn)。
美的庫卡機(jī)器人視覺團(tuán)隊(duì)摸索一年多,發(fā)現(xiàn)痛點(diǎn)的根源在機(jī)器檢測視覺應(yīng)用環(huán)境的非標(biāo)性——生產(chǎn)線環(huán)境復(fù)雜、產(chǎn)品多種多樣,光亮條件、產(chǎn)品表面性狀都不同,幾乎每一個(gè)項(xiàng)目都需要定制相機(jī)、光源、算法。
怎么辦? 攜手英特爾成為關(guān)鍵突破,AI人工智能提供了利器。
在人工智能領(lǐng)域布局良久的英特爾與智能制造的排頭兵美的走到了一起。英特爾至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器的可靠算力和英特爾Analytics Zoo 所包含的先進(jìn)AI算法框架,再加上美的豐富的生產(chǎn)數(shù)據(jù)——最終,美的工業(yè)視覺檢測云借力英特爾AI 橫空出世。
點(diǎn)睛:美的工業(yè)視覺檢測云
美的工業(yè)視覺檢測云平臺(tái)采用了這樣的架構(gòu):前端圖像收集-云端大數(shù)據(jù)分析-深度學(xué)習(xí)模式識(shí)別,解決視覺檢測環(huán)境的非標(biāo)難題。前端設(shè)備收集的圖像數(shù)據(jù)通過4G 或Wi-Fi 傳輸?shù)皆贫?,通過深度學(xué)習(xí)框架,經(jīng)由訓(xùn)練獲得非標(biāo)準(zhǔn)化視覺檢測特征,最終打造出通用化、智能化的瑕疵檢測能力。
而這一過程實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵,是英特爾Analytics Zoo 大數(shù)據(jù)分析+AI 平臺(tái)。
英特爾AnalyticsZoo是一個(gè)統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)+人工智能平臺(tái),支持基于Spark的分布式TensorFlow、Keras和BigDL,目的是方便用戶開發(fā)基于大數(shù)據(jù)、端到端的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。
此外,至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器全新的微架構(gòu)帶來了計(jì)算能力的飛躍,也能夠有效應(yīng)對(duì)制造業(yè)繁復(fù)的數(shù)據(jù)處理任務(wù)。
美的工業(yè)視覺檢測云平臺(tái)架構(gòu)
通過對(duì)AnalyticsZoo上模型和算法的優(yōu)化,美的工業(yè)視覺檢測云平臺(tái)能夠在大約50毫秒之內(nèi)完成對(duì)圖片的讀取和處理,模型推理也僅需124毫秒。
Analytics Zoo 的流水線支持還讓開發(fā)周期大大縮短, 非標(biāo)環(huán)境的識(shí)別難題就這樣輕松搞定!美的視覺研究所所長胡正總結(jié)道:“應(yīng)用的開發(fā)周期從之前的兩到三個(gè)月,縮短到現(xiàn)在的半個(gè)月。兩個(gè)月內(nèi)就可以復(fù)制到九條生產(chǎn)線,未來我們還會(huì)復(fù)制到更多的生產(chǎn)線?!?/p>
英特爾人工智能為美的工業(yè)視覺檢測云提供了“秘密武器”,成為了智能制造的“點(diǎn)睛之筆”。想了解英特爾人工智能在更多行業(yè)的故事嗎?11月14日-15日,2018英特爾人工智能大會(huì)來啦!詳細(xì)的大會(huì)議程這就奉上,千萬不要錯(cuò)過!
*此議程會(huì)持續(xù)更新,最終議程以大會(huì)現(xiàn)場為準(zhǔn),謝謝。
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原文標(biāo)題:品質(zhì)檢測破局:工業(yè)視覺檢測云平臺(tái)為智能制造“點(diǎn)睛”
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