【CMVU】Vision早报--2023/10/25

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新闻 NEWS

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商汤科技与南方电网数字电网集团签署战略合作

近日，商汤科技与南方电网数字电网集团有限公司签署战略合作协议。双方将发挥各自领域的技术和产业资源优势，共同推动电力行业AI大模型训练与应用、算力建设、标准建设、产业转化和市场拓展，加快推动电力行业的人工智能创新及应用，加速行业智能化升级。根据协议，双方将以多模态大模型、语言大模型、视觉大模型为基础，共同探索大模型技术与新型电力系统的创新结合点，在复杂场景调度运行决策、精细化源荷预测、电力数据智能处理等多场景开展应用。双方还将共建专业化算力集群，更好地服务电力大模型的训练与推理应用。此外，双方还将共同研究制定面向电力行业的大模型训练和部署的技术规范和测试标准，并在电力行业率先开展大模型即服务（MaaS）的创新业务模式，支持典型场景的智能化升级。

超恩与Stereolabs携手合作，加速3D视觉AI部署

近日，超恩股份有限公司宣布与3D深度感测技术解决方案供应商Stereolabs策略性合作，携手开拓各种3D视觉AI新应用。透过Stereolabs的ZED立体摄像头，整合于超恩Edge AI嵌入式系统中，加速3D视觉市场的开发与部署，适合自主移动机器人、移动地图、3D影像分析、智能制造、车载运算与数位分身等应用，提供客户高效能、高可靠度的最佳解决方案并与合作伙伴创造双赢。超恩在产品组合策略上，致力打造不同嵌入式平台为全球客户多元应用场景提供最佳的解决方案；透过与Stereolabs策略性合作，可协助客户及合作伙伴建构更易于应用的3D视觉应用方案服务。

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产品  Products

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威格勒U2GT全金属超声波传感器

威格勒U2GT全金属超声波传感器采用优质不锈钢外壳，以极高的坚固性和卫生设计而令人信服。卫生型传感器针对测量和检测作业进行了优化，适用于食品和卫生领域。由于采用密封的不锈钢外壳，无论是清洁剂、酸蒸汽还是与化学介质的直接接触，威格勒U2GT超声波传感器具有极高的耐抗性。

康耐视In-Sight SnAPP视觉传感器

康耐视最新推出的In-Sight SnAPP视觉传感器正是一个充分发挥AI潜力的产品，它借助引导式设置和预先训练的AI，可快速实现自动化检测、提供卓越的检测结果，同时又极其易于使用，能够在数分钟内让生产线变得更加智能化。从简单的存在/缺失检测到多点检测，In-Sight SnAPP应用可处理一系列防错任务。此外，直观的用户界面，可轻松切换应用，处理生产线上的变化，或创建新作业以自动执行生产流程中的更多步骤，增加业务敏捷性，降低成本，同时减少手动错误。

应 / 用/ 案 / 例

Application Cases

深眸科技

AI+机器视觉针对多种检测干扰因素

定制产品外观缺陷解决方案

产品外观是影响产品质量最重要的因素之一，其平整度、有无瑕疵等不仅影响到产品美观，甚至能够直接影响产品本身的使用和后续加工，给企业带来重大经济损失。

随着人工智能技术的快速发展，机器视觉与AI技术的结合应用加速渗透进工业产品的外观缺陷检测领域。深眸科技凭借深耕机器视觉多年沉淀的技术实力，建立以深度学习技术为核心的差异化发展优势，开发出轻辙视觉引擎等工业级视觉应用产品，全面赋能产品外观缺陷检测。

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外观缺陷检测原理

全方位检测破除项目难点

机器视觉的产品外观缺陷检测是一种基于图像处理和模式识别的技术，通过对产品图像进行分析和处理，识别出其中的缺陷，从而实现产品外观缺陷的自动化检测，并对这些缺陷进行定位。

机器视觉外观缺陷检测的过程主要包括图像获取、图像处理和缺陷识别等步骤。图像获取是指对产品进行图像采集，再将采集后的图像输入到计算机中；图像处理通过预处理技术从图像中提取有用信息；缺陷检测通过机器视觉技术，更好地识别出缺陷并对缺陷进行定位和分类。

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外观缺陷检测内容

表面检测：划伤、裂纹、毛刺、压痕、脏污、边缘缺陷、图案缺陷等。

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外观缺陷检测难点

产品外观缺陷种类多样，包括划伤、破损等明显瑕疵以外，也有微小气泡、色差等难以察觉的微弱瑕疵；

复杂背景干扰，在受到光线变化、阴影、反射问题时，真实缺陷被掩盖，少数缺陷易与背景融合导致无法识别；

缺陷的检测标准因产品属性而存在差异，不同产品之间的参数设置并不相同，如何做到灵活换型成难点；

部分产品由于材质原因，导致灰尘、杂质与划痕难以区分检测。

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外观缺陷检测方案

解除多种检测干扰因素影响

由于产品缺陷种类繁多且干扰因素众多，深眸科技在产品外观缺陷检测中融合了深度学习技术，采用轻辙视觉引擎对产品外观进行全面检测。不同于传统工业机器视觉基于规则解决问题，深度学习通过对大量“OK”和“NG”图片特征的自动学习和缺陷标注训练，从而完成模型的建立，在后续遇到新增缺陷类型时，只需要完成新类型缺陷样本训练优化就能实现新的缺陷检测。

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针对难点（缺陷类型多样）检测方案

交换机钣金外观缺陷检测案例

在生产制造的检测、测量环节中，由于加工环节多样化、喷涂后镀锌板铁壳和不喷涂产品的规格种类繁多等原因，往往会产生众多表面缺陷。

深眸科技通过轻辙视觉引擎，以多图源高精度拼接、多尺度图像目标检测和增强学习技术，采用区域特征图提取、微弱特征增强与特征图像分解等关键算法等技术优势；解决缺陷类型多样、视野覆盖不全、光学不均匀等检测难点；实现产品换型建模频率降低、目标缺陷纹理特征增强、缺陷准确识别与反射早点抗干扰性提升等项目效果，全方位检出钣金件表面瑕疵。

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针对难点（背景纹理干扰）的检测方案

精冲件缺陷检测案例

由于精冲件加工工艺特殊，其产品表面往往残留大量明显的铣痕特征，影响外观缺陷的检出。

深眸科技通过轻辙视觉引擎，以AI技术学习铣痕特征，增强缺陷识别的抗干扰性，还采用生成对抗神经网络进行铣痕缺陷背景融合，将背景纹理抗干扰性识别能力的泛化性提升20%；同时以多尺度特征融合训练与小目标缺陷检测技术，提升微小缺陷的检出率至99%以上，更好地控制产品的生产质量。

视 / 频/ 推 / 荐

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VisionChina 2023（深圳）丨

→2023年10月30日-11月1日

→深圳国际会展中心（宝安新馆）

VisionChina 2024（北京）丨敬请期待

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