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機(jī)器視覺是一個(gè)由成像、算法、計(jì)算能力和應(yīng)用四個(gè)環(huán)節(jié)驅(qū)動(dòng)的綜合系統(tǒng)。軟件和算法是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的滿足市場(chǎng)需求，為機(jī)器植入更敏銳的眼睛和更智能的大腦，其中軟件和算法是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的技術(shù)核心。從授權(quán)制造到升級(jí)智能制造，算法完整、高效、穩(wěn)定、通用、易用的軟件平臺(tái)將迅速推動(dòng)工業(yè)制造業(yè)的數(shù)字成本降低，提高效率，提高企業(yè)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力。

芯片采購(gòu)網(wǎng)專注于整合國(guó)內(nèi)外授權(quán)IC代理商現(xiàn)貨資源，芯片庫存實(shí)時(shí)查詢，行業(yè)價(jià)格合理，采購(gòu)方便IC芯片，國(guó)內(nèi)專業(yè)芯片采購(gòu)平臺(tái)。

研發(fā)創(chuàng)新與市場(chǎng)頻率相同 打造工業(yè)視覺算法平臺(tái)實(shí)力

從視覺硬件到軟件平臺(tái)，作為機(jī)器視覺行業(yè)的綜合解決方案提供商，20年來，視覺智能制造見證并參與了國(guó)內(nèi)外機(jī)器視覺的發(fā)展，積累了豐富的行業(yè)和客戶經(jīng)驗(yàn)。智能制造的實(shí)現(xiàn)與生產(chǎn)線和工業(yè)視覺的共同研發(fā)和升級(jí)密不可分。視覺智能制造從未脫離工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)談?wù)撔录夹g(shù)，

面對(duì)算法技術(shù)快速人工智能化的大趨勢(shì)，基于多年深刻的行業(yè)認(rèn)知，維視智能制造已經(jīng)被市場(chǎng)實(shí)踐驗(yàn)證VisionBank以上，通用智能產(chǎn)業(yè)視覺算法平臺(tái)隆重推出，解決市場(chǎng)新需求——VisionBank AI。

與以傳統(tǒng)算法或深度學(xué)習(xí)為核心的軟件相比，VisionBank AI將20年的傳統(tǒng)算法積累與深度學(xué)習(xí)有效融合，最新版本幾乎可以在任何行業(yè)場(chǎng)景下完成圖像處理任務(wù)。與此同時(shí)，隨著新算法、新技術(shù)和創(chuàng)新應(yīng)用方法的不斷發(fā)展，VisionBank AI升級(jí)迭代將在其優(yōu)秀的項(xiàng)目開發(fā)架構(gòu)和系統(tǒng)架構(gòu)上快速完成，以解決更多的場(chǎng)景問題。

大道至簡(jiǎn) 平臺(tái)降雙本

Visionbank AI傳統(tǒng)視覺與深度學(xué)習(xí)算法的創(chuàng)新融合OpenVINO硬件加速可以幫助制造用戶快速建立自己的深度學(xué)習(xí)解決方案，簡(jiǎn)化開發(fā)過程，提高檢測(cè)準(zhǔn)確性，有效幫助用戶節(jié)省部署成本。主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：

一、平臺(tái)完善、穩(wěn)定、易用、高效，促進(jìn)人工降本。近年來廣為人知的行業(yè)痛點(diǎn)是制造業(yè)勞動(dòng)力短缺和勞動(dòng)力成本高，在部署工業(yè)視覺系統(tǒng)時(shí)，功能齊全，操作簡(jiǎn)單，處理快即使軟件平臺(tái)安排很少，經(jīng)驗(yàn)不足，也可以在短時(shí)間內(nèi)啟動(dòng)——

1.VisionBank AI不是深度學(xué)習(xí)技術(shù)熱后的新產(chǎn)品，而是將深度學(xué)習(xí)技術(shù)深度融入具有20年應(yīng)用積累的軟件中的升級(jí)產(chǎn)品，得到了大量行業(yè)的驗(yàn)證和認(rèn)可IO、PLC協(xié)議、圖像存儲(chǔ)等功能全部?jī)?nèi)置，功能更完整，系統(tǒng)更穩(wěn)定，減少現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)人員，減少生產(chǎn)線投訴和損失，降低維護(hù)和服務(wù)成本，提升整體設(shè)備體驗(yàn)；

2、在Visionbank AI平臺(tái)上使用AI模塊，用戶只需完成圖像采集、圖像標(biāo)記、模型培訓(xùn)、工程部署四個(gè)步驟，即可完成深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的實(shí)施，步驟簡(jiǎn)潔明了；

3.創(chuàng)新的深度學(xué)習(xí)過濾工具可以通過傳統(tǒng)算法實(shí)現(xiàn)0漏檢、高過檢，然后通過深度學(xué)習(xí)過濾過檢中的誤判。該方案不僅可以在0漏檢下實(shí)現(xiàn)極低的過檢率指標(biāo)，還可以在進(jìn)一步降低訓(xùn)練數(shù)據(jù)量要求的情況下快速獲取大量負(fù)樣本數(shù)據(jù)。NG獲取產(chǎn)品數(shù)據(jù)不再是問題；

4.由于多年研發(fā)實(shí)踐對(duì)傳統(tǒng)算法的深刻理解，維視團(tuán)隊(duì)建設(shè)VisionBank AI幾乎將傳統(tǒng)算法的能力應(yīng)用到極致，任何傳統(tǒng)算法都能解決的應(yīng)用場(chǎng)景，VisionBank AI所有接觸。在此基礎(chǔ)上，只將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于傳統(tǒng)算法無法解決的場(chǎng)景和采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)時(shí)效率和穩(wěn)定性較高的場(chǎng)景兩個(gè)方面；

(VisionBank AI傳統(tǒng)算法中可以檢測(cè)到的隱裂缺陷)

5.高分辨率圖像下的高精度、高速智能特征匹配一直是行業(yè)難題。VisionBank AI核心圖像處理算法始終與國(guó)內(nèi)外最前沿的技術(shù)保持一致。與第一代算法相比，最新開發(fā)的第四代特征匹配算法的匹配速度提高了11倍，支持以下異常特征匹配：特征部分阻塞、特征尺寸縮放、特征扭曲變形、特征顯示不完整等。

（匹配定位 線芯檢測(cè)502個(gè)對(duì)象，總耗時(shí)103毫秒(500萬像素)

二、降低平臺(tái)計(jì)算能力要求，簡(jiǎn)化項(xiàng)目成本。VisionBank AI基于在線推理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型OpenVINO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型支持模型優(yōu)化GPU同時(shí)也支持推理CPU推理。對(duì)計(jì)算能力平臺(tái)的要求最高可降低16倍(不同類型的模型優(yōu)化結(jié)果不同)。VisionBank AI所有的在線推理都可以基于CPU完成。因此，在企業(yè)生產(chǎn)項(xiàng)目管理過程中，可以直接使用CPU算力進(jìn)行AI減少大規(guī)模數(shù)據(jù)推理GPU從而優(yōu)化成本控制。

三生萬物 系統(tǒng)應(yīng)用隨處可見

VisionBank AI基于任何可能的機(jī)器視覺項(xiàng)目應(yīng)用。VisionBank AI開發(fā)項(xiàng)目遵循樹分支結(jié)構(gòu)，即一個(gè)項(xiàng)目可以包含多個(gè)獨(dú)立的過程，每個(gè)過程可以包含多個(gè)相機(jī)，每個(gè)相機(jī)可以采用多種處理算法；

（VisionBank AI項(xiàng)目開發(fā)架構(gòu))

VisionBank AI該行業(yè)還創(chuàng)建了一個(gè)通用的圖像處理過程模型，即整個(gè)軟件模塊化。用戶可以根據(jù)模塊分解他們的圖像處理任務(wù)，并從不同的模塊中選擇最合適的工具進(jìn)行組合，以解決非常復(fù)雜的圖像處理任務(wù)。在后期，當(dāng)遇到新的場(chǎng)景時(shí)，軟件也可以根據(jù)模塊快速迭代以解決更多的問題；

（VisionBank AI系統(tǒng)架構(gòu)）

除了架構(gòu)的全能優(yōu)勢(shì)外，VisionBank AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)可應(yīng)用于圖像處理過程的各個(gè)環(huán)節(jié)，如深度學(xué)習(xí)圖像增強(qiáng)、深度學(xué)習(xí)掩膜、深度學(xué)習(xí)定位、深度學(xué)習(xí)模板培訓(xùn)等，給傳統(tǒng)算法帶來多重驚喜；

VisionBank AI前沿的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用也使用戶更加智能：在深度學(xué)習(xí)圖像增強(qiáng)、深度學(xué)習(xí)二值圖后處理過程中使用各種預(yù)訓(xùn)練模型，可以提前思考用戶的預(yù)期目的，而無需獲取任何培訓(xùn)數(shù)據(jù)。

(深度學(xué)習(xí)圖像增強(qiáng)只能輸出你感興趣的鋼筋區(qū))

復(fù)雜現(xiàn)場(chǎng) 案例實(shí)踐證明有效

根據(jù)最新的行業(yè)報(bào)告，從各行業(yè)工業(yè)視覺的本地化應(yīng)用規(guī)模來看，本地化替代規(guī)模主要有3個(gè)C電子、鋰電池、倉(cāng)儲(chǔ)物流和金屬加工，此外，汽車和半導(dǎo)體作為的大型制造業(yè)，可能會(huì)對(duì)工業(yè)視覺發(fā)展產(chǎn)生很大的影響。機(jī)器視覺覆蓋的上述行業(yè)大多具有技術(shù)密集、產(chǎn)品更新頻繁等特點(diǎn)。其應(yīng)用需求呈現(xiàn)出檢測(cè)精度越來越高、檢測(cè)速度越來越快、成本越來越低、場(chǎng)景適應(yīng)范圍越來越廣的趨勢(shì)。VisionBank AI正是維視智能制造在正確的市場(chǎng)發(fā)展判斷下應(yīng)運(yùn)而生的產(chǎn)品，能夠更好地適應(yīng)客戶現(xiàn)場(chǎng)的各種復(fù)雜檢測(cè)要求，也有典型的實(shí)踐案例:

檢測(cè)螺紋裂紋

在螺紋的生產(chǎn)加工過程中，由于各種原因，會(huì)產(chǎn)生一定比例的不合格品。如果不能檢測(cè)到不合格品，會(huì)嚴(yán)重影響產(chǎn)品本身的強(qiáng)度。由于螺紋本身的紋理干擾等因素，在檢測(cè)過程中無法檢測(cè)或誤判率很高，采用傳統(tǒng)的視覺檢測(cè)方法對(duì)螺紋進(jìn)行檢測(cè)VisionBank AI深度學(xué)習(xí)功能可大大降低誤判率，良品率可達(dá)99.9%以上。

檢測(cè)鍵盤缺陷

在計(jì)算機(jī)鍵盤字符打印過程中，往往會(huì)出現(xiàn)各種打印不良，采用傳統(tǒng)的視覺檢測(cè)方法進(jìn)行檢測(cè)，如果鍵盤上殘留灰塵、頭皮屑、指紋等，會(huì)干擾視覺檢測(cè)。將其誤檢為字符印刷不良，使合格品誤檢為不合格品，從而影響生產(chǎn)線的生產(chǎn)效率。針對(duì)上述問題，使用VisionBank AI鍵盤檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)功能可以大大降低生產(chǎn)線的誤檢率，從而提高生產(chǎn)線的檢測(cè)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

大棗分選

在棗分類檢測(cè)項(xiàng)目的要求下，需要對(duì)各種棗產(chǎn)品進(jìn)行分類，各類差異明顯，采用傳統(tǒng)算法進(jìn)行特征提取判斷，無法實(shí)現(xiàn)批量生產(chǎn)檢測(cè)；同時(shí)，相同類型的棗有共性，傳統(tǒng)的檢測(cè)方法難以穩(wěn)定地獲得相同的元素。為實(shí)現(xiàn)棗的檢測(cè)分類要求，使用VisionBank 對(duì)大棗進(jìn)行深度學(xué)習(xí)功能分類檢測(cè)，達(dá)到良好的檢測(cè)效果。

一體化產(chǎn)品 實(shí)力賦能千百業(yè)

機(jī)器視覺系統(tǒng)是集光學(xué)、機(jī)械、電子、計(jì)算、軟件等技術(shù)于一體的多行業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)。只有完善高效的整體軟硬件設(shè)備配合運(yùn)行，才能優(yōu)化檢測(cè)、引導(dǎo)等場(chǎng)景的應(yīng)用效果。維視智能制造作為國(guó)內(nèi)專業(yè)的人工智能和機(jī)器視覺解決方案供應(yīng)商，擁有成像傳感器、光學(xué)照明、光學(xué)鏡頭和制造企業(yè)和行業(yè)系統(tǒng)集成商VisionBank AI可以代表計(jì)算成像算法平臺(tái)KEMET代理為客戶提供一站式先進(jìn)的機(jī)器視覺整體解決方案，配合光伏、電子、汽車、醫(yī)藥、教育等數(shù)千家行業(yè)客戶。

維視智能制造配備了完整、行業(yè)領(lǐng)先的產(chǎn)品矩陣，同時(shí)在全國(guó)建立了機(jī)器視覺系統(tǒng)解決方案開放實(shí)驗(yàn)室，支持公司技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品應(yīng)用的快速實(shí)施，與合作伙伴和客戶合作，打造良好的產(chǎn)業(yè)研究一體化增長(zhǎng)飛輪。未來，維視智能制造將繼續(xù)以客戶需求為導(dǎo)向，以行業(yè)發(fā)展為前瞻性，以精細(xì)服務(wù)為起點(diǎn)，成為智能制造浪潮下客戶優(yōu)質(zhì)可靠的合作伙伴。