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2023-04-03 09:34:00
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      自动化产线中的视觉应用保持了高速的增长,大大的推动了工业智能化的提升。2016年前,工业视觉应用的绝大多数都围绕“产品质量检测”主题展开。从替代人工出发,过渡到提升产品质量稳定性。2016年后,工业3D视觉技术得到了前所未有的发展和市场教育,以“赋能自动化”为主题落地应用。截止到现在,工业视觉的应用得到了广泛的普及。但由于算法和算力的限制,针对自动化的“生产过程检测”需求,仍未得到满足。未来数年,将开启一个新的工业视觉应用门类,以“生产过程监测”为主题,运用视频AI理解技术手段,自动检测生产过程中的异常事件。

边缘端视频理解,解决生产过程检测


  • 过去的数十年,自动化产线中的视觉应用保持了高速的增长,大大的推动了工业智能化的提升。
  • 2016年前,工业视觉应用的绝大多数都围绕“产品质量检测”主题展开。从替代人工出发,过渡到提升产品质量稳定性。
  • 2016年后,工业3D视觉技术得到了前所未有的发展和市场教育,以“赋能自动化”为主题落地应用。
  • 截止到现在,工业视觉的应用得到了广泛的普及。但由于算法和算力的限制,针对自动化的“生产过程检测”需求,仍未得到满足。
  • 未来数年,将开启一个新的工业视觉应用门类,以“生产过程监测”为主题,运用视频AI理解技术手段,自动检测生产过程中的异常事件。
  • 工业自动化生产的过程是循环、标准且可预测的,但期间发生的异常事件,不论在时间或空间上都无法预测,导致无法提前设定检测内容。
  • 近些年,随着AI芯片和轻量化模型的发展,AI技术成本大幅度下降,使其在工业过程检测场景的应用落地带来可能。
  • 开发了0代码的端到端 SAIP、SVAP 和 SEDC 软件平台,结合 EventCAM 和 EventNAS 软硬一体化产品,实现低延迟、高准确、简操作的过程检测系统,完善的软硬件工具链助力用户可在短时间内完成部署落地,大大的降低了使用难度,扩大了应用行业范围。



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