AI 算法开发 AI应用领域目前主流的方法有两大分支:一是基于统计的传统机器学习方法,例如支持向量机、随机森林等,其中需要人为定义数据的特征作为输入;二是基于人工神经网络的深度学习方法,可以直接从数据中学习特征后进行推断。接下来,我们将探讨两种方式各自的可行性和优缺点:1. 基于特征工程和支持向量机的缺...
谈到智能制造、智慧工厂,愿景是美好的,借助计算机视觉技术和 AI 算法,为自动化生产线赋予环境感知的能力,从而改善工艺流程,提高生产效率。但是,随着柔性化生产的需求增长,产线的布局调整和功能扩展在所难免,这就要求设备供应商或使用者能够对 AI 算法进行持续性的维护、优化或移植,而现实是维护成本高、团队能力缺乏。
相比之下,智能制造行业对AI算法工程师的要求相对较低一些。在工业应用场景中,深度学习主要应用于检测、分类和分割三个方向。为了确保深度学习算法在项目中快速成熟并稳定运行,算法工程师的主要工作包括: 标注大量工业图像,以确保算法输出结果的稳定性。 当算法在机器上部署一段时间后出现错误结果时,迅速分析原因并迭代数...
而人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)算法在智能制造中起到了重要的作用。本文将探讨智能制造中常用的人工智能算法以及它们的应用案例。 一、机器学习算法 机器学习是人工智能领域的重要分支,它通过让计算机学习和模仿人类的学习方式,从大量的数据中发现规律和模式,进而可以进行数据的预测和决策。在智能制造中,机器...
一、AI优化算法在智能制造中的应用 在智能制造领域,AI优化算法的应用主要体现在生产过程的优化、资源配置的合理化和生产计划的智能化等方面。通过收集和分析生产过程中的大量数据,AI优化算法能够找出生产过程中的瓶颈问题,提出针对性的解决方案,从而实现生产效率的提升。
在AI赋能智能制造(一) | 机器视觉加持,从此慧眼如炬中,我们了解到: 无论划痕形状、位置如何变化,视觉系统都能即刻做出正确判断;即使背景脏污、对比度低,字母和数字都难逃视觉系统的法眼;不管物体如何放置,机器视觉系统都可快速锁定,轻松读取目标条码。 这身过人本领的离不开机器视觉系统孜孜不倦学习,勤勤恳恳训练。
基于AI深度学习算法的智能机器视觉方案，对于消除瑕疵，模糊，碎屑或凹陷等产品缺陷，以确保产品的功能和性能至关重要。因此已经被广泛用于各大行业的产品缺陷检测、尺寸检测中。如利用视觉系统能进行产品多种项目的检测，用视觉系统检测电子部件的缺陷或偏移的针脚，用视觉系统测量注射器部件形状或区分颜色来进行检查错误...
有过硬的技术固然重要，但能否找到合适的落地场景，很大程度上决定了一家AI公司能否长久生存。在众多场景中，城市治理和智能制造是计算机视觉技术落地的两大关键场景，但这两大场景之下，还存在着许多极其垂直的细分场景，而要解决这些场景的痛点，只靠算法远远不够。“如今算法红利已经消退，如果要继续深入场景做产品，...
基于AI深度学习算法的智能机器视觉方案,对于消除瑕疵,模糊,碎屑或凹陷等产品缺陷,以确保产品的功能和性能至关重要。因此已经被广泛用于各大行业的产品缺陷检测、尺寸检测中。如利用视觉系统能进行产品多种项目的检测,用视觉系统检测电子部件的缺陷或偏移的针脚,用视觉系统测量注射器部件形状或区分颜色来进行检查错误装配等...
在AI赋能智能制造(一) | 机器视觉加持,从此慧眼如炬中,我们了解到:无论划痕形状、位置如何变化,视觉系统都能即刻做出正确判断;即使背景脏污、对比度低,字母和数字都难逃视觉系统的法眼; 不管物体如何放置,机器视觉系统都可快速锁定,轻松读取目标条码。 这身过人本领的离不开机器视觉系统孜孜不倦学习,勤勤恳恳训练。