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阿丘科技CEO黄耀在VisionCon大会发表精彩演讲,深度解析AI+工业视觉发展与趋势

阿丘科技 2024-06-07 08:24 次阅读

6月6日,由雅时国际商讯和《视觉系统设计》杂志联合主办,香港应用科技研究院、苏州市人工智能行业协会协办的VisionCon机器视觉技术大会在苏州盛大开幕。

本次大会主题为“机器视觉技术持续赋能中国制造业转型升级”,吸引了来自全球的顶尖企业和科研机构代表,共同探讨和展示最新的技术成果与行业趋势。5c2d0b24-2464-11ef-bd4a-92fbcf53809c.jpg阿丘科技CEO黄耀围绕AI技术在工业视觉领域的最新应用成果和未来发展趋势进行了深入剖析,并分享了阿丘科技在这一领域的最新研发成果,为在场的业界专家和参会者带来了一场关于机器视觉技术未来发展的深刻见解。

黄耀提出,现代制造业中,质量管控仍是一个至关重要但充满挑战的环节。它面临着严苛的数据指标、工业场景的数据基础薄弱、工业场景的AI大多需要与硬件紧密结合,以及AI+工业人才缺乏等4大问题。5c75d5de-2464-11ef-bd4a-92fbcf53809c.png针对现状,可通过三步走战略,构建机器视觉质量管控闭环。5caa91fc-2464-11ef-bd4a-92fbcf53809c.png5cc5a870-2464-11ef-bd4a-92fbcf53809c.png5cebf94e-2464-11ef-bd4a-92fbcf53809c.png会上,黄耀回顾了工业AI视觉1.0时代的挑战与突破,指出了数据困局明显、部署周期长、未知缺陷识别难及高昂成本等问题。5d22d86a-2464-11ef-bd4a-92fbcf53809c.png他强调,虽然1.0时代解决了“可用”的基本需求,但工业AI视觉2.0时代则要迈向“好用”,通过技术创新实现AI视觉技术的质变。5d53364a-2464-11ef-bd4a-92fbcf53809c.png值得关注的是,黄耀特别介绍了阿丘科技在工业AI视觉2.0时代的关键技术之一,即智能良品学习该技术仅需利用良品图像,就能实现对已知和未知缺陷的像素级检测和整图分类,尤其适用于产线良品率高、样本收集周期长的场景,有效应对了产线变化和提高生产效率的需求。

5d7f6f6c-2464-11ef-bd4a-92fbcf53809c.png此外,黄耀还阐述了生成式AI在工业视觉领域的革命性作用。通过智能缺陷数据生成技术,阿丘科技能快速生成大量接近真实的缺陷图像,解决了传统方式下缺陷样本数据搜集耗时费力的难题,大幅提升了AI模型的训练效率和泛化能力。

5da1b040-2464-11ef-bd4a-92fbcf53809c.png最后,黄耀分享了阿丘科技在工业视觉大模型的实践,特别是在PCB(印制电路板)行业中的成功应用。通过数据积累、标准定义和预制模型训练三大步骤,阿丘科技的解决方案极大提升了PCB行业的检测效率,将交付周期从120天缩短至14天,已导入超过 100个工厂,累计升级设备数超过1000台,Top30的PCB客户覆盖率达到70%以上。

5dce7666-2464-11ef-bd4a-92fbcf53809c.png阿丘科技通过持续的技术创新,正积极推动工业AI视觉平台及行业基础模型的垂直应用,降低企业AI落地成本,助力制造业智能化升级。大会现场,阿丘科技CEO黄耀呼吁行业上下游加强合作,共同探索AI技术在工业视觉领域的无限可能,为制造业的智能化转型注入强劲动力。黄耀表示:“我们期待与更多行业伙伴携手,共同推动AI技术在工业领域的广泛应用,让AI服务于每一座工厂,真正做到AI for Every Factory!”

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