今天，“機(jī)器視覺(jué)+AI”的能力組合已經(jīng)告別了過(guò)高的應(yīng)用門(mén)檻，并日益成為便捷、易用的新型生產(chǎn)力工具，加速推動(dòng)制造業(yè)的智能化變革。

　　今天的人工智能(AI)，就像一件“點(diǎn)石成金”的魔杖，正在給各行各業(yè)帶來(lái)肉眼可見(jiàn)的變化。往常需要專(zhuān)業(yè)畫(huà)師花費(fèi)一周描繪的畫(huà)作，現(xiàn)在只要?jiǎng)邮州斎霂讉€(gè)關(guān)鍵詞，就能“立等可取”，你說(shuō)帶勁不帶勁?

　　那么，在離散制造業(yè)擁有大量應(yīng)用場(chǎng)景的機(jī)器視覺(jué)，能不能也讓AI“加持”一下，變得比原來(lái)更簡(jiǎn)單、更好用呢?

　　相信這個(gè)問(wèn)題，是很多制造業(yè)企業(yè)都特別關(guān)注的問(wèn)題。大家都知道機(jī)器視覺(jué)能夠幫助流水線(xiàn)、檢測(cè)線(xiàn)提高效率，但是真要把“機(jī)器視覺(jué)+AI”用好，還真不是一件容易的事。

　　放在以前，要在生產(chǎn)、檢測(cè)等工藝流程中采用視覺(jué)系統(tǒng)，無(wú)論是選型、部署，還是結(jié)合具體應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行參數(shù)、規(guī)則的設(shè)置，都需要專(zhuān)業(yè)人員花不少時(shí)間才能完成。要是企業(yè)沒(méi)有這方面的專(zhuān)業(yè)人才，打算靠“自學(xué)成才”來(lái)搞定視覺(jué)應(yīng)用，那難度就更大了。

　　那如何讓“機(jī)器視覺(jué)+AI”的工業(yè)應(yīng)用變得更簡(jiǎn)單，讓每個(gè)電氣工程師就能用好呢?今天，我們就介紹一款融合AI和傳統(tǒng)視覺(jué)工具的視覺(jué)系統(tǒng)——康耐視In-Sight 2800，看看視覺(jué)應(yīng)用是如何“從復(fù)雜到簡(jiǎn)單”的。

　　01 上手簡(jiǎn)單流程優(yōu)化，新手也能輕松用

　　第一點(diǎn)，In-Sight 2800系列視覺(jué)系統(tǒng)，能讓視覺(jué)系統(tǒng)的“上手”變得更加容易。

　　還真別小看這一點(diǎn)，人工智能技術(shù)再先進(jìn)再優(yōu)秀，首先需要做到的是：讓更多的人會(huì)用、能用、用得起來(lái)，這樣才能惠及大多數(shù)的用戶(hù)。在這方面，In-Sight 2800系列視覺(jué)系統(tǒng)就充分考慮到了很多企業(yè)的切實(shí)需求，大大簡(jiǎn)化了產(chǎn)品的設(shè)置和開(kāi)發(fā)難度。

　　很多人可能會(huì)說(shuō)，我以前沒(méi)接觸過(guò)視覺(jué)和人工智能方面的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，能用嗎?

　　當(dāng)然能!當(dāng)進(jìn)入到In-Sight 2800的設(shè)置界面后，看到的不再是讓人眼花撩亂、不知所措的各種選項(xiàng)和數(shù)據(jù)框，而是簡(jiǎn)明清晰的向?qū)皆O(shè)置流程;特別是，很多人想象中很復(fù)雜的設(shè)置圖像，實(shí)際一上手，只需要完成“優(yōu)化曝光”和“優(yōu)化焦點(diǎn)”兩步純點(diǎn)擊操作，沒(méi)有任何信息需要手動(dòng)填寫(xiě)，真的是“想不會(huì)都難”。

　　好用，不光體現(xiàn)在設(shè)置的簡(jiǎn)易化，在組件選型上同樣能讓用戶(hù)“隨心所欲”。

　　由于In-Sight 2800采用了模塊化的可擴(kuò)展結(jié)構(gòu)，即便生產(chǎn)和檢測(cè)需求發(fā)生變化，也是“小菜一碟”。只要按照新的需求現(xiàn)場(chǎng)更換光學(xué)組件，就能快速滿(mǎn)足新的要求，達(dá)到柔性化生產(chǎn)的要求。

　　02 人工智能顛覆玩法，智能檢測(cè)太省心

　　第二點(diǎn)，就要說(shuō)到人工智能技術(shù)帶來(lái)的核心看點(diǎn)了。由于集成了強(qiáng)大的人工智能工具ViDi EL Classify和ViDi EL Read，In-Sight 2800顛覆了傳統(tǒng)視覺(jué)系統(tǒng)的“玩法”，一舉讓視覺(jué)應(yīng)用變得更加簡(jiǎn)單。

　　為什么能做到更簡(jiǎn)單?因?yàn)?，人工智能可以通過(guò)學(xué)習(xí)，更好地“領(lǐng)悟”和“理解”用戶(hù)的復(fù)雜需求。如果說(shuō)傳統(tǒng)視覺(jué)系統(tǒng)靠的是基于固定規(guī)則的“定量分析”，那么人工智能視覺(jué)系統(tǒng)靠的則是基于訓(xùn)練和學(xué)習(xí)的“定性分析”。

　　直觀的感受，就是視覺(jué)系統(tǒng)“變聰明”了。

　　比如，以前我們要檢測(cè)一件產(chǎn)品是否符合要求，我們首先需要對(duì)檢測(cè)需求進(jìn)行人工分析，并把這樣的需求“精準(zhǔn)翻譯”成一套視覺(jué)軟件可以用來(lái)判斷的、具體的量化規(guī)則，比如工件的尺寸和允許公差是多少、標(biāo)簽最大允許偏移多少度、斑點(diǎn)或色快的位置和輪廓需要滿(mǎn)足什么要求……然后軟件再根據(jù)這套規(guī)則對(duì)采集到的實(shí)際圖像進(jìn)行定量分析，作出判斷。

　　這樣的工作原理，遇到簡(jiǎn)單需求還好說(shuō);可一旦我們面對(duì)的是更加復(fù)雜、抽象的需求，可就沒(méi)那么容易了。

　　比如，有的快消品企業(yè)需要檢測(cè)每件商品的包裝是否有破損。同樣是“包裝破損”，破損的位置、大小、輪廓可能大不相同，造成的反光、變形等視覺(jué)特征也是千差萬(wàn)別。對(duì)于人而言，當(dāng)然是看一眼就知道有沒(méi)有“包裝破損”，但要想把這個(gè)概念“翻譯”成精準(zhǔn)、具體的量化規(guī)則，可就要復(fù)雜得多了。

　　可是，這樣的挑戰(zhàn)卻完全難不倒In-Sight 2800擁有的人工智能工具ViDi EL Classify。你根本不用煞費(fèi)苦心地研究什么量化規(guī)則，你只需要給In-Sight 2800分別提供幾張典型的“合格”和“不合格”的圖片，它集成的ViDi EL Classify算法就可以通過(guò)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，自行“理解”需求并做出判斷，除了判斷檢測(cè)對(duì)象是否合格，還能夠?qū)z測(cè)對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)。

　　怎么樣，是不是比以前方便多了?

　　可能有人會(huì)問(wèn)，咦，我聽(tīng)說(shuō)人工智能需要大量訓(xùn)練樣本，我需要給系統(tǒng)“投喂”多少圖片，它才能幫我干活啊?這個(gè)也不用擔(dān)心，要完成ViDi EL Classify的訓(xùn)練，每個(gè)類(lèi)別只需要5~10張圖片，短短幾分鐘就可以訓(xùn)練完畢，真是太方便、太快捷了。

　　03 見(jiàn)微知著一目十行，字符識(shí)別很強(qiáng)悍

　　第三點(diǎn)，同樣是In-Sight 2800利用人工智能工具ViDi EL Read實(shí)現(xiàn)的“過(guò)硬本領(lǐng)”，那就是在OCR字符識(shí)別上“更勝一籌”的精彩表現(xiàn)。

　　談到OCR字符識(shí)別，大家并不陌生，但要想把這件事做到極致，也是個(gè)不小的考驗(yàn)。在這方面，In-Sight 2800可以憑借自身集成的ViDi EL Read工具，搞定很多別人難以搞定的特殊需求。

　　比如，無(wú)論是容易反光的金屬表面，還是字符和背景色彩接近的低對(duì)比度表面，無(wú)論是坑洼不平的表面，還是導(dǎo)致字符投影寬窄不一的彎曲表面，都難不倒ViDi EL Read工具“一目十行”的過(guò)硬本領(lǐng)。

　　當(dāng)然，擁有這樣的本領(lǐng)，不僅依賴(lài)于人工智能算法的“過(guò)人智慧”，同樣也離不開(kāi)In-Sight 2800在成像方面的強(qiáng)悍性能。In-Sight 2800采用了高動(dòng)態(tài)范圍 (HDR) 技術(shù)，采集的圖像中包含的細(xì)節(jié)能夠達(dá)到常規(guī)讀碼器的 16 倍，大大提高了圖像質(zhì)量和對(duì)比度，這才造就了它在識(shí)別和檢測(cè)上的“見(jiàn)微知著”。

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