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“机器视觉+ AI”应用太难,不会用?来,快用In-Sight 2800!

作者:乔灿2024.08.22阅读 3635


部分图片由AI生成
  今天,“机器视觉+AI”的能力组合已经告别了过高的应用门槛,并日益成为便捷、易用的新型生产力工具www.cechina.cn,加速推动制造业的智能化变革。
  今天的人工智能(AI),就像一件“点石成金”的魔杖,正在给各行各业带来肉眼可见的变化。往常需要专业画师花费一周描绘的画作,现在只要动手输入几个关键词,就能“立等可取”,你说带劲不带劲?
  那么,在离散制造业拥有大量应用场景的机器视觉,能不能也让AI“加持”一下,变得比原来更简单、更好用呢?
  相信这个问题,是很多制造业企业都特别关注的问题。大家都知道机器视觉能够帮助流水线、检测线提高效率,但是真要把“机器视觉+AI”用好,还真不是一件容易的事。

  放在以前,要在生产、检测等工艺流程中采用视觉系统,无论是选型、部署,还是结合具体应用场景进行参数、规则的设置,都需要专业人员花不少时间才能完成。要是企业没有这方面的专业人才,打算靠“自学成才”来搞定视觉应用,那难度就更大了。

康耐视In-Sight 2800系列视觉系统
  那如何让“机器视觉+AI”的工业应用变得更简单,让每个电气工程师就能用好呢?今天,我们就介绍一款融合AI和传统视觉工具的视觉系统——康耐视In-Sight 2800,看看视觉应用是如何“从复杂到简单”的。
  01  上手简单流程优化,新手也能轻松用
  第一点,In-Sight 2800系列视觉系统,能让视觉系统的“上手”变得更加容易。
  还真别小看这一点,人工智能技术再先进再优秀,首先需要做到的是:让更多的人会用、能用、用得起来,这样才能惠及大多数的用户。在这方面,In-Sight 2800系列视觉系统就充分考虑到了很多企业的切实需求,大大简化了产品的设置和开发难度。
  很多人可能会说,我以前没接触过视觉和人工智能方面的专业知识CONTROL ENGINEERING China版权所有,能用吗?
  当然能!当进入到In-Sight 2800的设置界面后,看到的不再是让人眼花撩乱、不知所措的各种选项和数据框www.cechina.cn,而是简明清晰的向导式设置流程;特别是,很多人想象中很复杂的设置图像,实际一上手,只需要完成“优化曝光”和“优化焦点”两步纯点击操作,没有任何信息需要手动填写,真的是“想不会都难”。

▲In-Sight 2800的EasyBuilder 开发环境可以引导用户方便快捷地完成应用设置
  好用,不光体现在设置的简易化,在组件选型上同样能让用户“随心所欲”。
  由于In-Sight 2800采用了模块化的可扩展结构,即便生产和检测需求发生变化,也是“小菜一碟”。只要按照新的需求现场更换光学组件,就能快速满足新的要求www.cechina.cn,达到柔性化生产的要求。

▲In-Sight 2800采用的模块化可扩展架构可以灵活满足各种需求
  02  人工智能颠覆玩法,智能检测太省心
  第二点,就要说到人工智能技术带来的核心看点了。由于集成了强大的人工智能工具ViDi EL Classify和ViDi EL Read,In-Sight 2800颠覆了传统视觉系统的“玩法”,一举让视觉应用变得更加简单。
  为什么能做到更简单?因为,人工智能可以通过学习,更好地“领悟”和“理解”用户的复杂需求。如果说传统视觉系统靠的是基于固定规则的“定量分析”,那么人工智能视觉系统靠的则是基于训练和学习的“定性分析”。
  直观的感受,就是视觉系统“变聪明”了。
  比如,以前我们要检测一件产品是否符合要求,我们首先需要对检测需求进行人工分析,并把这样的需求“精准翻译”成一套视觉软件可以用来判断的、具体的量化规则,比如工件的尺寸和允许公差是多少、标签最大允许偏移多少度、斑点或色快的位置和轮廓需要满足什么要求……然后软件再根据这套规则对采集到的实际图像进行定量分析,作出判断。
  这样的工作原理,遇到简单需求还好说;可一旦我们面对的是更加复杂、抽象的需求,可就没那么容易了。
  比如,有的快消品企业需要检测每件商品的包装是否有破损。同样是“包装破损”,破损的位置、大小、轮廓可能大不相同,造成的反光、变形等视觉特征也是千差万别。对于人而言,当然是看一眼就知道有没有“包装破损”,但要想把这个概念“翻译”成精准、具体的量化规则,可就要复杂得多了。

  可是,这样的挑战却完全难不倒In-Sight 2800拥有的人工智能工具ViDi EL Classify。你根本不用煞费苦心地研究什么量化规则,你只需要给In-Sight 2800分别提供几张典型的“合格”和“不合格”的图片,它集成的ViDi EL Classify算法就可以通过学习和训练,自行“理解”需求并做出判断,除了判断检测对象是否合格,还能够将检测对象进行分类。
  怎么样,是不是比以前方便多了?
  可能有人会问,咦控制工程网版权所有,我听说人工智能需要大量训练样本,我需要给系统“投喂”多少图片,它才能帮我干活啊?这个也不用担心,要完成ViDi EL Classify的训练,每个类别只需要5~10张图片,短短几分钟就可以训练完毕,真是太方便、太快捷了。

▲In-Sight 2800功能强大的ViDi EL Classify工具可以实现高效识别和分类
  03  见微知著一目十行,字符识别很强悍
  第三点,同样是In-Sight 2800利用人工智能工具ViDi EL Read实现的“过硬本领”,那就是在OCR字符识别上“更胜一筹”的精彩表现。
  谈到OCR字符识别,大家并不陌生,但要想把这件事做到极致,也是个不小的考验。在这方面,In-Sight 2800可以凭借自身集成的ViDi EL Read工具,搞定很多别人难以搞定的特殊需求。
  比如,无论是容易反光的金属表面,还是字符和背景色彩接近的低对比度表面,无论是坑洼不平的表面,还是导致字符投影宽窄不一的弯曲表面,都难不倒ViDi EL Read工具“一目十行”的过硬本领。

▲In-Sight 2800的ViDi EL Read工具可以在反光、低对比度和非平整表面上轻松读取字符
  当然,拥有这样的本领,不仅依赖于人工智能算法的“过人智慧”,同样也离不开In-Sight 2800在成像方面的强悍性能。In-Sight 2800采用了高动态范围 (HDR) 技术,采集的图像中包含的细节能够达到常规读码器的 16 倍,大大提高了图像质量和对比度,这才造就了它在识别和检测上的“见微知著”。
  看到这里,您是不是想要更深入了解In-Sight 2800这款产品?现在,您可以参加下面的有奖调查,康耐视将给您发送详细的产品手册和应用案例。

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