sistema de visión artificial

Algoritmo de IA: la fuerza impulsora central del sistema de visión artificialLa visión artificial es una rama importante de la tecnología en el campo de la inteligencia artificial y su clave radica en implantar "ojos y cerebros humanos" en las máquinas.Los algoritmos de IA proporcionan la fuerza impulsora central interna para sistema de inspección por visión artificial. Independientemente de la aplicación en cualquier escenario, la visión artificial debe pensar, juzgar y ejecutar acciones como los humanos. Los algoritmos de IA brindan soporte de lógica de datos subyacente para la visión artificial, incluidas dificultades en la ejecución del juicio del objeto objetivo, entornos complejos y variables, aprendizaje y reconocimiento de características, rendimiento en tiempo real y recursos informáticos, y capacidad de generalización de modelos. Con el aumento continuo de la inversión en investigación y desarrollo y la actualización de los sistemas algorítmicos, estas dificultades se han ido superando gradualmente. Escenarios de aplicación en continua expansión desde lo tradicional a lo innovadorCon el apoyo de algoritmos de IA, se liberan las propiedades ocultas de la visión artificial y los escenarios de aplicación continúan ampliándose. Desde la lógica subyacente, la tecnología hasta la aplicación, los algoritmos de IA potencian enormemente la aplicación inteligente de sistema de inspección por visión artificial en imágenes, establezca rápidamente modelos de clasificación con muestras pequeñas, reduzca los costos de recopilación y cálculo de datos y mejore la precisión del reconocimiento de imágenes.  Al principio, KeyeTech aplicó principalmente la visión artificial en el campo de la detección de defectos en envases de plástico. Actualmente, se ha formado una profunda colaboración entre múltiples industrias, integrando toda la cadena industrial de luz, maquinaria, electricidad, informática y software. A través de la práctica de proyectos en contenedores de embalaje, electrónica, nuevas energías, medicina, textiles, alimentos y otros campos, nuestro objetivo es expandir continuamente los escenarios de aplicación de "Keye AI Machine Vision" y transformar la IA en verdadera productividad.  Desde la inspección visual de envases de plástico hasta el empoderamiento visual de nuevas energías y la creación de una "solución de inspección tres en uno" para botellas de vino de vidrio, todos son la fusión de la "visión artificial de Keye". En el futuro, KeyeTech también logrará avances integrales en escenarios de aplicaciones de visión artificial de IA.

Inspección por visión artificial es una rama de la inteligencia artificial (IA) en rápido desarrollo. Según las definiciones de visión artificial del División de Visión Artificial de la Sociedad de Ingenieros de Manufactura (SME) y la División de Visión de Automatización de la Asociación de la Industria de la Robótica (RIA), la visión artificial es un dispositivo que recibe y procesa automáticamente una imagen de un objeto real a través de dispositivos ópticos y sensores sin contacto para obtener la información requerida o controlar el robot. movimiento. En pocas palabras, la visión artificial consiste en utilizar máquinas en lugar de ojos humanos. La visión artificial simula los ojos para la adquisición de imágenes, extrae información mediante el reconocimiento y procesamiento de imágenes y finalmente completa la operación a través del dispositivo de ejecución. Tradicional tecnología de inspección por visión artificial requiere representar datos como un conjunto de características o ingresarlos en un modelo de predicción para obtener resultados de predicción. Esto requiere completar acciones específicas, lo que dificulta la adaptación a futuras necesidades de producción flexible, especialmente en escenarios donde los tipos de defectos son complejos, sutiles y el ruido de fondo es cada vez más difícil de aplicar.  Después de estar equipada con una función de aprendizaje profundo de IA, la visión artificial convierte las características de los datos originales en una representación de características más abstracta y de nivel superior a través de una transformación de características de varios pasos, y las ingresa en la función de predicción para obtener el resultado final.  La visión artificial basada en el aprendizaje profundo puede combinar la eficiencia de la visión artificial con la flexibilidad de la visión humana en un estado ideal, completando así la detección en entornos cada vez más complejos, especialmente cuando involucran desviaciones o entornos extremos, cumpliendo con los estrictos requisitos de downstream para la precisión de los defectos y universalidad.