20231029-维视智造-人工智能行业：2022年AI工业视觉解决方案白皮书-60页_18mb

AI工业视觉解决方案白皮书总结

核心内容概述

本白皮书全面分析了工业视觉技术的发展趋势、深度学习技术的应用、AI工业视觉的落地痛点及关键技术，以及AI工业视觉解决方案的架构与典型应用场景。白皮书指出，随着深度学习技术的不断进步，工业视觉技术正逐步向智能化、自动化方向发展，为制造业带来了更高的效率与精度。

主要观点

工业视觉技术发展趋势

1. 工业视觉技术概述

   • 工业视觉（机器视觉）是人工智能的重要分支，用于自动检查、过程控制和机器人引导等应用。
   • 机器视觉系统通过图像采集、处理、分析，实现对产品特征的识别与控制，具有高精度、高效率和可重复性的优势。
   • 工业视觉已广泛应用于半导体、电子、汽车、光伏等多个行业，市场年复合增长率达23%。

2. 典型应用场景

   • 识别（24%）：包括有无、颜色、条码/二维码识别。
   • 定位（16%）：通过图像确定目标物体的坐标位置，用于自动化装配。
   • 测量（10%）：获取尺寸数据，用于生产过程中的质量管控。
   • 检测（50%）：识别产品表面缺陷，是工业视觉最重要的应用方向之一。

3. 挑战与发展趋势

   • 面临的挑战包括精度、速度和准确率要求的不断提高。
   • 复杂场景下的缺陷检测是当前工业视觉技术的难点，深度学习技术成为解决这些问题的关键。

AI工业视觉落地痛点及关键技术

落地痛点

1. 额外的硬件成本

   • 深度学习需要强大的算力支持，如GPU，这增加了硬件投入成本。

2. 发热量与功耗

   • 大型神经网络对计算资源需求高，导致功耗和发热量增加，对嵌入式系统构成挑战。

3. 大量训练数据需求

   • 深度学习需要海量数据进行训练，尤其是在工业场景中，获取足够的正负样本是一项挑战。

4. 大量人工标注工作

   • 图像标注工作繁重，且容易出错，特别是在数据量大的情况下。

关键技术解析

1. 基于CPU进行训练及推理

   • 提升CPU推理性能，实现GPU向CPU迁移，降低算力成本。
   • 使用如OpenVINO、NCNN/MNN、TensorRT等工具优化CPU性能。

2. 缺陷检测深度学习过滤及图像自动采集标注技术

   • 传统算法用于初步过滤，深度学习用于精细标注与训练。
   • 自动采集与标注技术提升了数据准备效率，为深度学习项目落地提供了便利。

3. 小样本训练及神经网络模型再训练技术

   • 迁移学习与小样本学习技术可用于解决数据量小的问题。
   • 利用预训练模型进行微调，或采用孪生网络、数据增强等方式进行训练。

AI工业视觉解决方案

解决方案架构及组成

1. 基于本地算力的解决方案

   • 包括图像采集、光源、控制单元、图像处理算力设备和执行机构。
   • 是当前主流方案，适用于大多数工业检测场景。

2. 基于边缘侧的解决方案

   • 将传统算法与深度学习结合，实现轻量级、易用性和低成本。
   • 适用于概念验证和小规模部署，但受限于算力和扩展性。

3. 基于5G+云端的解决方案

   • 利用云端算力进行模型训练和推理，实现远程管理和优化。
   • 适用于大规模数据处理和远程部署，提升系统智能化水平。

实施流程

1. 数据收集

   • 需要大量、高质量的图像数据，包含各种生产环境下的样本。
   • 负样本收集是关键瓶颈，需确保样本多样性与代表性。

2. 分类及数据标记

   • 图像分类可以采用全图分类或像素分割两种方式。
   • 标注效率高，可借助图像块进行标注，减少工作量。

3. 模型训练

   • 模型训练流程自动化，借助GPU算力完成。
   • 支持小样本训练和模型再训练，提升模型适应性与准确率。

4. 在线推理及优化

   • 上线后需持续优化模型，通过收集误检与漏检案例进行再训练。
   • 项目验收时需验证模型的识别率和准确率，确保满足生产要求。

典型应用场景

1. 缺陷检测

   • 应用于螺纹裂纹检测、键盘缺陷检测等场景。
   • 深度学习通过自动分割和识别，有效降低误检率。

2. 图像分类

   • 如表情识别、红枣分类等。
   • 深度学习在处理细微差异时表现出色，但需大量数据支持。

3. 字符识别

   • 用于包装产品上的日期、批号等信息识别。
   • 基于深度学习的OCR技术提高了识别准确率和效率。

4. 深度学习与传统算法的融合

   • 传统算法用于初步筛选，深度学习用于精细识别。
   • 有效解决复杂场景下的缺陷检测问题。

发展前景预测

• 深度学习技术推动工业视觉向更复杂的场景发展，如微小缺陷检测、非结构化场景识别等。
• 随着5G和云端技术的发展，AI工业视觉将实现更高效的远程处理和实时优化。
• 在医疗、食品、汽车等行业，AI工业视觉将发挥更大作用，推动智能制造和产业升级。
• 国内机器视觉行业仍处于高速成长期，政策支持与技术进步将为其带来持续发展的动力。

关于我们

• 维视智造科技股份有限公司
  • 国内领先的AI工业视觉解决方案提供商，产品线丰富，涵盖视觉部件、智能传感器、智能视觉系统等。
  • 服务超过1000家企业，覆盖新能源、电子、汽车、医药等多个行业。
  • 提供“1+3+N”工业智能体，包括AI开发平台、标准化硬件、行业解决方案等。

总结

AI工业视觉技术正在迅速发展，深度学习成为解决传统机器视觉技术瓶颈的核心手段。尽管存在数据量、算力、标注和成本等方面的挑战，但通过技术优化与创新，如基于CPU的推理、小样本训练、传统算法与深度学习融合等，这些痛点正在逐步被克服。未来，AI工业视觉将在更多领域实现突破，推动智能制造和产业升级。